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稀疏化技术：降本增效，引领AI从算力竞赛转向效率革命

分类：公司资讯时间：2025-09-28 09:00 浏览：24

概述：

　　　　一、稀疏化技术：从“密集”到“精准”的范式转变　　传统大模型（如GPT-3、PaLM）采用密集激活架构，即所有神经元在每一层都参与计算，导致参数量与计算量呈指数级增长。例如，GPT-3的1750亿参数需消耗数百万美元的训练成本。而稀疏化技术通过动态选择关键参数，使模型在推理和训练时仅激活部分

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