炼丹

在AI炼丹的探索中，大模型时代的深度学习实践与挑战成为关键议题。随着模型规模的不断扩大，计算资源、训练时间、模型可解释性等问题日益凸显。为了应对这些挑战，研究者们提出了多种优化策略，如模型剪枝、量化、蒸馏等，以在保持模型性能...