端侧模型带来的三个新思考：剪枝、蒸馏、量化

  端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上，直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的快速的提升，大型模型（大模型）在诸多领域取得了显著的成果，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。然而，大模型的部署和应用面临着诸多挑战，如计算资源消耗大、数据传输延迟、隐私保护等问题。因此，端侧化成为大模型落地的重要方式。

  首先，端侧化能够大大降低计算资源的消耗。大模型常常要大量的计算资源进行训练和推理，而云计算中心或服务器端的计算资源有限。将大模型部署到终端设备上，可以充分的利用终端设备的计算能力，减轻云计算中心或服务器端的压力。此外，端侧化还能轻松实现分布式计算，将计算任务分散到多个终端设备上，进一步提升计算效率。

  其次，端侧化能够减少数据传输延迟。在大模型的云计算模式下，数据需要在终端设备与服务器之间进行传输，这可能会引起较高的数据传输延迟。尤其在实时性要求比较高的场景中，如无人驾驶、实时翻译等，数据传输延迟可能会严重影响使用者真实的体验。而端侧化将大模型直接部署到终端设备上，避免了数据传输的过程，以此来降低了数据传输延迟。

  端侧化有助于保护用户隐私。在大模型的云计算模式下，用户数据需要传输到服务器端做处理，这可能会涉及到用户隐私的泄露问题。尤其在涉及敏感数据的场景中，如医疗健康、金融交易等，用户隐私保护特别的重要。端侧化将大模型部署到终端设备上，用户数据在本地做处理，无需传输到服务器端，从而有效保护了用户隐私。

  此外，端侧化还能够在一定程度上促进大模型的个性化和定制化。由于终端设备具有独特的硬件和软件环境，大模型能够准确的通过终端设备的特点来优化和调整，实现更好的性能和效果。例如，在移动电子设备上，大模型能够最终靠模型压缩和剪枝等技术进行适配，以适应移动电子设备的计算能力限制。而在特定的应用场景中，大模型能够准确的通过场景需求来做定制化，实现更精准的预测和决策。

  最后，将大模型部署到终端设备上，还能够在一定程度上促进大模型与终端设备的深层次地融合，激发新的应用场景和创新点。例如，结合终端设备的传感器和摄像头，大模型能轻松实现更精准的环境感知和目标检测；结合终端设备的语音识别和自然语言解决能力，大模型能轻松实现更智能的人机交互和智能助手。

  因此，端侧化是大模型落地的重要方式。它能够降低计算资源消耗、减少数据传输延迟、保护用户隐私、促进个性化和定制化，以及推动大模型的创新和发展。随着人工智能技术的慢慢的提升和终端设备的性能提升，端侧化将发挥逐渐重要的作用，为AI应用的落地和发展提供有力支持。

  模型剪枝是一种模型压缩技术，旨在减小模型规模、降低计算量和内存占用，同时尽可能保持原始模型的性能。其基础原理是将模型中的权重或其他参数进行逐个检查，如果某个参数对模型的性能影响很小，则将其设置为0，从而使得模型更加稀疏。

  目前行业内比较知名的开发套件，比如英伟达APEX，就能有一个专门用来剪枝的库，能够在一定程度上帮助开发者快速锁定低权重的参数，让模型变得更稀疏。同时英伟达APEX还能够以权重大小、其对损失函数的敏感度，或是它在前向传播时产生的激活图（Activation Maps）的稀疏性等为评判标准，对过滤器进行修剪。进而大幅压缩模型的尺寸。

  剪枝对于端侧化模型来说可谓是重中之重，现如今所有能有各种各样的手机大模型，都是剪枝技术带来的成果。但是在眼下阶段，剪枝技术还不够成熟，都会存在两种情况。第一种情况是剪枝做得不够细致，这就会使得剪枝后的模型与剪枝前没有过大区别，无法达到预期中小体量高性能的效果。第二种情况就是剪枝得有点过了，一些权重值较高的参数被设置为0了，这就会让模型出现稀疏矩阵，从而大幅度降低模型的性能。

  知识蒸馏是一种机器学习技术，旨在将大型、复杂的模型（通常称为教师模型）的知识传递给小型、高效的模型（通常称为学生模型）。这一过程对于实现模型的部署和优化具备极其重大意义，尤其是在资源受限的环境中，如移动电子设备或嵌入式系统。

  在知识蒸馏过程中，教师模型和学生模型通常都是基于相同的任务进行训练。教师模型因其大尺寸和复杂性，能够学习更复杂的模式和关系，从而在特定任务上取得较高的性能。学生模型则较小，能够在牺牲一定性能的情况下，实现更快的推理速度和更低的资源消耗。

  知识蒸馏的核心思想是，通过将教师模型的输出（通常包括类概率）转化为软化后的概率分布，作为学生模型的训练目标。这样，学生模型不仅学习到了原始数据中的信息，还学习到了教师模型中的知识。这种软化后的概率分布包含了教师模型关于数据中各种关系的知识，从而使得学生模型能够在没有直接访问教师模型的情况下，尽可能地模仿其行为。

  以IBM为例，在此公司的基础模型库中有个模型叫做granite。这个模型根据功能和参数大小来划分，其中一个版本叫做granite-code-instruct，能通过根据自然语言提示生成、解释和翻译代码，为代码提供特定任务的模型。

  基于这个功能的granite分为多个版本，其中有340亿参数的超大模型，也有仅30亿参数的模型。通过知识蒸馏，即便参数少了90%，granite-code-instruct依然能实现出相对应的功能。

  大模型量化是一种将大型神经网络模型中的权重和激活从浮点数（FP32）转换为低比特宽度的整数（如INT8、INT4等）的技术。这种技术的目的是减少模型的存储需求和计算成本，同时最好能够降低模型的性能损失，使得这些模型能够在资源受限的设备上运行，比如手机、笔记本电脑等等。而且量化技术除了能显著减少模型的尺寸，降低功耗外，还能加快推理速度，这对于模型的部署和大范围的应用具备极其重大意义。

  在量化过程中，第一步是要选择合适的量化策略，包括权重量化和激活量化。权重量化通常使用对称量化或非对称量化，而激活量化则可能使用不相同的量化范围和缩放因子。接下来，在训练过程中引入量化操作，使得模型能适应量化带来的精度损失。这种方法通常包括使用伪量化操作或梯度尺度调整等技术。

  量化校准是量化过程中的重要步骤，使用校准数据集来确定量化参数，如缩放因子和零点。校准过程通常使用最小最大值校准或百分位数校准等方法。然后，将浮点模型转换为量化模型，这涉及到修改模型定义和推理引擎，以支持量化操作。

  以智普的GLM-4-9B为例，这个模型就是GLM-4量化后的结果。GLM-4-9B的量化方式是FP8。这是一种浮点数格式，它的特点是具有8位宽度，可以轻松又有效地减少模型的存储需求和计算成本，同时最好能够降低模型的性能损失。FP8 量化技术使得 GLM-4-9B 模型能够在资源受限的设备上运行，如移动电子设备、嵌入式设备等。量化技术能显著减少模型的尺寸，降低功耗，加快推理速度，这对于模型的部署和大范围的应用具备极其重大意义。

  在量化过程中，GLM-4-9B 模型的权重和激活从浮点数（FP32）转换为 FP8 格式。同时，为减少量化带来的精度损失，模型在训练过程中采用了量化感知训练技术。这种方法通过在模型中插入伪量化节点，模拟量化操作的影响，使得模型在训练过程中逐渐适应量化带来的精度损失。

  接下来就来到量化校准上了，如上文所述，量化校准是量化过程中的重要步骤，GLM-4-9B用校准数据集的方法确定量化参数。

  在量化后的 GLM-4-9B 模型上运行一系列性能评估任务，如文本生成、文本分类等，以验证量化后的模型是否仍就保持了较高的性能。一旦量化模型通过了性能评估，它就可以被部署到目标设备上。由于量化模型的大小和计算需求都明显降低，这使得 GLM-4-9B 能够在更多的设备上运行，从而扩大其应用范围。

  这样一来，GLM-4-9B 模型通过量化技术优化，使得大型语言模型能够在资源有限的设备上运行。

  大模型量化是一个复杂的过程，需要深入理解模型的架构和推理流程。此外，量化可能会引入额外的计算开销，因此就需要仔细设计和优化量化操作。尽管如此，量化技术为大模型的广泛应用提供了可能性，使得这些强大的模型能够在资源有限的设备上运行，为用户更好的提供更加便捷和智能的服务。