LLM压缩的核心技术方向
模型剪枝（Pruning）通过移除神经网络中冗余的权重或神经元降低参数量。结构化剪枝删除整层或通道，非结构化剪枝针对单个权重，需配合稀疏计算库实现加速。
量化技术（Quantization）将模型参数从32位浮点转换为8位或4位整数。GPTQ算法实现高效后训练量化，AWQ采用混合精度保护关键权重，两者均能在保持90%以上原始模型性能的前提下减少显存占用。
知识蒸馏（Distillation）利用大模型生成软标签训练小模型。TinyBERT采用分层蒸馏策略，在预训练和微调阶段同步传递注意力矩阵和隐藏层知识。
低秩分解（Low-Rank Approximation）将大矩阵拆解为多个小矩阵乘积。LoRA在微调时冻结主干参数，仅训练低秩适配器，显著降低训练成本。
高效架构设计方法
混合专家系统（MoE）动态激活部分网络模块。Switch Transformer每层仅激活1-2个专家，实现参数利用率提升。Mixtral 8x7B模型通过8组专家网络达到70B参数的等效效果。
状态空间模型（SSM）采用线性时不变系统处理序列。Mamba架构选择性保留关键记忆，在长文本任务中展现优于Transformer的吞吐效率。
二值化网络（BinaryNet）将权重和激活值压缩至1比特。BitNet通过改进梯度传播机制，在保持70%任务性能前提下实现10倍推理加速。
开源生态关键进展
HuggingFace的Transformer库集成量化和蒸馏工具链，支持BERT变体压缩至4MB。参数高效微调（PEFT）模块提供LoRA、Adapter等标准化实现。
微软的Orca-2系列验证蒸馏数据质量的重要性。通过合成数据筛选和课程学习策略，13B模型在推理任务上超越原生70B模型。
Chinese-LLaMA项目展示垂直领域压缩潜力。基于医学语料继续训练的7B模型，在专科问答任务中准确率超过通用千亿级模型。
部署优化实践方案
TensorRT-LLM支持FP8推理和动态批处理，A100显卡可并行运行8个7B模型。vLLM框架采用页式注意力管理，将长文本吞吐量提升5倍。
ONNX Runtime提供跨平台量化推理，树莓派4能流畅运行3B参数模型。MLC-LLM编译器实现手机端20 tokens/s的生成速度。
模型合并技术创造新可能。使用Task Arithmetic方法融合多个专家模型，单个13B合并模型可覆盖编程、数学等7个专业领域。
