118_LLM模型量化与压缩：从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA 3）可能包含数千亿甚至万亿参数，需要数百GB甚至TB级的存储空间，并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
117_LLM训练的高效分布式策略：从数据并行到ZeRO优化
在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略，从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术，为读者提供全面且实用的技术指南。
114_预训练：Masked LM优化与动态掩码效率深度解析
在大型语言模型（LLM）的预训练阶段，训练目标函数的设计直接影响模型的学习效率和最终性能。Masked Language Modeling（MLM）作为BERT等模型采用的核心预训练任务，通过随机掩盖文本中的部分token并让模型预测这些被掩盖的token，有效地训练了模型的双向表示能力。然而，传统的静态掩码策略存在重复率高、训练效率低等问题。动态掩码技术的引入显著提升了预训练效率和模型性能。本文将全面探讨MLM优化策略，深入推导动态掩码的效率提升原理，并介绍2025年最新的MLM优化技术，为高效预训练LLM提供理论和实践指导。
131_推理加速：ONNX与TensorRT深度技术解析与LLM模型转换优化实践
在大语言模型（LLM）时代，高效的推理加速已成为部署高性能AI应用的关键挑战。随着模型规模的不断扩大（从BERT的数亿参数到GPT-4的数千亿参数），推理过程的计算成本和延迟问题日益突出。ONNX（开放神经网络交换格式）和TensorRT作为业界领先的推理优化框架，为LLM的高效部署提供了强大的技术支持。本文将深入探讨LLM推理加速的核心原理，详细讲解PyTorch模型转换为ONNX和TensorRT的完整流程，并结合2025年最新优化技术，提供可落地的代码实现与性能调优方案。
126_自定义损失：多目标训练 - 设计加权损失的独特平衡策略
在2025年的大型语言模型（LLM）训练领域，多目标学习已成为提升模型综合性能的关键技术之一。传统的单一损失函数训练方法逐渐显现出局限性，尤其在处理复杂的语言理解、生成和推理任务时。多目标训练通过同时优化多个互补的学习目标，能够显著提升模型的泛化能力、知识保留和任务适应性。
130_知识蒸馏技术：温度参数与损失函数设计 - 教师-学生模型的优化策略与PyTorch实现
随着大型语言模型（LLM）的规模不断增长，部署这些模型面临着巨大的计算和资源挑战。以DeepSeek-R1为例，其671B参数的规模即使经过INT4量化后，仍需要至少6张高端GPU才能运行，这对于大多数中小型企业和研究机构来说成本过高。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中，在显著降低模型复杂度的同时保留核心性能，成为解决这一问题的关键技术之一。
129_量化技术：INT8与动态量化 - 推导压缩的精度损失公式
在2025年的大语言模型(LLM)时代，随着模型规模的指数级增长，部署这些庞然大物变得越来越具有挑战性。GPT-5和Claude 3等最新模型的参数量已经达到数千亿甚至上万亿，这给计算资源和内存带来了巨大压力。模型量化作为一种有效的压缩技术，正在成为解决这一挑战的关键方案。本文将深入探讨LLM量化技术，特别是INT8和动态量化方法，推导其精度损失公式，并提供2025年最新的优化策略和实现代码。