為了使該模型能在手機(jī)、平板、筆記本等移動設(shè)備上部署使用,Meta使用了帶有LoRA適配器的量化感知訓(xùn)練和SpinQuant進(jìn)行了大幅度性能優(yōu)化,平均減少了41%的內(nèi)存使用、減少56%的模型規(guī)模,但推理效率卻提升了2—4倍。
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