AI可以通過以下方式縮?。?/p>
1. 壓縮參數：通過考慮網絡參數的重要性，對參數進行適當的壓縮，減小模型的體積。
2. 裁剪模型：通過將模型的一些冗余部分或不必要的層次舍棄，來減小模型的大小。
3. 量化權重：將權重從浮點表達式轉換為較小的整數表達式，從而減少存儲空間。
4. 縮小字節(jié)：壓縮神經網絡中的數據類型，如從浮點轉換為8位整數，可以減少存儲空間開銷。
5. 蒸餾方法：通過在大型模型中訓練小型模型，從而將所需的數據量和計算資源降低到一個更小的規(guī)模。
綜上所述，通過采用這些方法，可以使AI模型更加小巧輕便，適應于更加資源有限的應用場景。
