边缘智能的新时代:端侧大模型的研究进展综述。这篇文章探讨了在边缘设备上部署大型语言模型(LLMs)的新挑战,这一发展通过提供更快的响应时间和保护用户数据隐私,有望彻底改变人工智能。全球边缘AI解决方案市场正在迅速增长。部署LLMs到边缘设备的策略包括模型压缩技术、节能计算策略和轻量级模型架构。硬件加速器如GPU和TPU对LLMs在边缘设备上的高效运行至关重要。模型压缩技术如量化、剪枝、知识蒸馏和低秩分解在性能和效率之间取得平衡。硬件加速技术如FPGA和专用硬件平台优化性能和能耗。在设备上的LLMs在实时语言翻译、医疗咨询、研究支持、伴侣机器人和自动驾驶等方面有应用。未来的研究将集中在隐私保护、自适应边缘云协作、多模态学习、资源效率、硬件软件协同设计和持续学习机制上。LLMs在边缘设备上的部署将导致一个个性化和高效的人工智能时代,改变日常生活,提高生活质量。- 边缘AI技术在多个行业中将发挥重要作用 - 边缘智能的新时代:端侧大模型的研究进展综述 - 边缘AI市场规模预计从2022年的152亿美元增长到2032年的1436亿美元 - 在边缘设备上部署LLM的策略和进展 - 模型压缩技术、能效计算策略和轻量级模型架构的创新设计 - 硬件加速策略和边缘-云协同部署方法 - 在边缘场景中有效利用LLM的部署策略和行业应用实例 - 模型压缩技术包括量化、剪枝、知识蒸馏和低秩分解 - 硬件加速器如GPU和TPU在LLM的部署中起关键作用 - 硬件-软件协同设计和优化的部署策略 - 端侧LLM的实践探索和应用范围 - 未来的研究方向和面临的挑战 - 边缘计算的智能转型和智能边缘技术的创新与发展
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