大模型变小的秘密，如何软硬件齐抓！（文末赠书）

主要观点总结

文章介绍了各大科技公司在小模型领域的竞争，指出大模型在实际应用中面临的限制，包括计算成本高昂、资源消耗大等问题。文章提及了《深度神经网络高效计算：大模型轻量化原理与关键技术》一书，该书探讨了深度神经网络高效计算的最新进展和前沿技术，包括模型压缩方法、分布式训练等，旨在实现模型的轻量化和高效计算。该书由国内领先的深度神经网络高效计算研究团队撰写，融合了过去十年的系统研究和实践经验。文章最后提供了购书优惠信息。

关键观点总结

关键观点1: 小模型成为科技竞争焦点

各大科技公司在小模型领域持续投入，因为在实际应用中，大模型受到诸多限制。

关键观点2: 大模型面临的挑战

大模型面临着计算复杂度高、资源消耗大等问题，导致计算成本高昂，并且在特定应用场景中无法广泛应用。

关键观点3: 《深度神经网络高效计算：大模型轻量化原理与关键技术》一书的重要性

该书探讨了深度神经网络高效计算的最新进展和前沿技术，包括模型压缩和优化方法、分布式训练等，为解决大模型问题提供了有力支持。

关键观点4: 书籍内容的概述与特点

该书由国内领先的研究团队撰写，融合了过去十年的系统研究和实践经验。内容涵盖了深度神经网络高效计算技术的多个方面，包括基础知识、模型压缩和优化方法、高效训练方法等。

关键观点5: 购书优惠信息

新书上市首发，限时五折优惠。读者可以通过公众号参与抽奖活动，有机会免费获得此书。

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