1989年科幻电影「亲爱的，我把孩子缩小了」，2015年「蚁人」，2017年「缩小人生」，以及我们从小看到大的多啦A梦「缩小灯」、「缩小隧道」，都不约而同的提到一个概念，就是可以透过一种神奇的机器，就能把人的体积大幅缩小但生理机能完全不减。这里姑且不论是否符合物理定律，但如果真的能实现，就会像「缩小人生」中所提到的，可大幅减少地球资源的浪费，大幅改善人类的生存环境。虽然以上提及的技术可能我们这辈子都难以看到实现的一天，但把超巨大的AI模型缩小但仍保持推论精度不变，还是有很多方法可以达到的。接下来我们就来帮大家简单介绍一下几种常见技术。

1. AI模型组成元素

回顾一下本专栏三月份文章[1]第1小节提及的神经网路架构，其组成内容主要包括神经元内容（包含数量）、网路结构（神经元连接拓扑）及每个连结的权重值，如Fig. 2所示。简单的卷积神经网路(CNN)如LeNet-5，就有约6万个权重，而大型模型VGG16则有约1.38亿个权重，到了现在流行的大型语言模型GPT-3已激激增到1750亿个权重，更不要说像GPT-4已有超过一兆个权重。
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