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原標題：萬字長文細說端側大模型進展
關鍵字：模型,設備,語言,高效,內存
文章來源：智猩猩GenAI
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內容摘要：

開講預告11月7日晚7點，上海 AI Lab OpenGVLab 博士后研究員羅根，將以《Mono-InternVL: 突破原生多模態大模型性能瓶頸》為主題進行直播講解，歡迎掃名~01引言樹樹皆秋色，山山唯落暉。最近，智譜AI推出的智能體AutoGLM引起了廣泛關注。隨著測試的深入，用戶對該產品需要將屏幕數據上傳至云端所帶來的隱私安全問題愈發擔憂。為此，今天小編將基于近期一篇關于端側大模型的綜述文章，介紹該領域的一些最新進展。隨著端側大模型的發展，這些隱私安全的顧慮有望得到有效緩解。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2409.00088
02簡介大型語言模型（LLMs）的出現徹底改變了自然語言處理（NLP）領域。由于其在邊緣設備上的低延遲、數據本地化和個性化用戶體驗的優勢，越來越多的研究關注在資源受限環境中部署LLMs的挑戰與解決方案。本文綜述了設備端語言模型的發展，包括高效架構設計、模型壓縮技術及硬件加速策略，并通過案例研究展示其實際應用及潛在優勢。
03基礎與準備工作3.1 端側大模型的演進
設備端大型語言模型的演進與技術進步息息相關。圖3展示了自2023

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