基于生成式 AI 的端侧调优技术研究

作　　者： 车建波

摘　　要： 在人工智能领域，生成式 AI 技术因其强大的数据生成能力而备受关注。随着技术的发展，端侧部署成为实现高效智能服务的关键。本研究旨在探讨如何在资源受限的端侧设备上优化生成式 AI 模型，以提升性能并降低能耗。研究认为，采用模型剪枝、量化和知识蒸馏等调优方法，可以实现模型在保持较高准确率的同时，减少计算资源的消耗。同时，端侧调优技术虽能提高模型效率和响应速度，但也面临着计算资源与性能权衡、模型可解释性以及数据隐私等挑战。因此，跨领域合作和计算资源的优化将是推动端侧生成式 AI 发展的关键方向。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-01