当神经网络遇上老学究：神经符号AI的奇妙旅程 想象一下，你家新来的扫地机器人，辛勤工作了一天，终于把地板擦得锃光瓦亮。你夸奖它：“真棒，你把地板擦干净了！” 它兴奋地转着圈圈，然后一头扎进了你刚倒好的咖啡里… 因为，它只知道“擦干净”，却不知道“咖啡”是不能碰的。 这就是人工智能目前面临的困境：深度学习模型，就像这个勤劳却有点傻的扫地机器人，擅长从海量数据中找到规律，完成特定任务（比如图像识别、语音翻译），但缺乏真正的理解能力和推理能力。它们可以分辨猫和狗，却很难理解“如果猫饿了，它会喵喵叫”这样的简单逻辑。 这时候，就需要一位“老学究”来给它补补课了！这个“老学究”就是符号主义AI。 符号主义：AI界的“老古董”？ 符号主义，曾经是人工智能领域的主流学派。它认为，智能的基础是符号和规则，就像人类一样，通过符号来表示知识，并通过逻辑推理来解决问题。想象一下福尔摩斯，他就是一位典型的符号主义者，通过观察和推理，将各种线索（符号）联系起来，最终破解案件。 符号主义AI擅长处理逻辑推理、知识表示等问题，可以很好地表达“如果…那么…”这样的规则。但它也有明显的缺点： 知 …
大语言模型 (LLM) 推理优化：量化、剪枝与推理引擎
大模型推理优化：炼丹术与屠龙技 最近几年，大语言模型（LLM）就像雨后春笋一样冒出来，动不动就号称自己“智商爆表”，能写诗、能编程、能跟你谈天说地，甚至还能帮你写年终总结（虽然写得好不好另说）。 这些模型固然厉害，但用起来也烧钱啊！训练它们要耗费巨量的算力，推理（就是让模型根据你的问题给出答案的过程）同样是个“电老虎”，分分钟烧掉你的显卡。你想想，你只是想让它帮你写个文案，结果电费比稿费还贵，这生意还怎么做？ 所以，如何让大模型跑得更快、更省钱，就成了大家绞尽脑汁研究的课题。这就像古代的炼丹术，大家都想找到点石成金的方法，把成本降下来，效率提上去。而我们今天要聊的，就是这门“炼丹术”里的几个关键法宝：量化、剪枝和推理引擎。 一、量化：把“巨人”变成“巧匠” 想象一下，你面前站着一位身高十米，肌肉发达的巨人，力大无穷，能轻易举起一辆汽车。但是，让他绣花？恐怕有点难为他了。因为他的身体太笨重，动作不够精细。 大模型也是一样。它们内部的参数（可以理解为模型的记忆和知识）通常用高精度的数据类型（比如32位浮点数）来存储。这种高精度保证了模型的准确性，但也导致模型体积庞大，计算复杂，推理速度慢。 …