信息技术 神经网络表示与模型压缩 第2部分:大规模预训练模型

Information technology—Neural network representation and model compression— Part 2: Large scale pre-training model

T/AI 115.2-2024信息传输、软件和信息技术服务业

现行

更新日期:2026-03-30

标准状态

发布日期

2024-12-30

实施日期

2024-12-30

基础信息

标准号

T/AI 115.2-2024

包含专利

是

标准分类

国际标准分类号

35.020

标准层级

团体标准

适用范围

本文件规定了适应多种计算机要求的大规模预训练的基础表示、压缩表示和封装表示,以及其对应的压缩流程、适配流程、封装流程和模型传输与分发。

主要技术内容

本文件规定了适应多种计算机要求的大规模预训练的基础表示、压缩表示和封装表示,以及其对应的压缩流程、适配流程、封装流程和模型传输与分发。本文件适用于大规模预训练模型的研制、开发过程,以及在端云领域的高效应用。注:对于本文件规定的表示与模型压缩方法不要求机器学习框架原生支持,可以通过转换、工具包等形式支持。

起草单位

北京大学、鹏城实验室、华为技术有限公司、北京百度网讯科技有限公司、厦门大学、杭州海康威视数字技术股份有限公司、中国电子技术标准化研究院、铁塔智联技术有限公司、中国科学院自动化研究所、中科南京人工智能创新研究院、北京智源人工智能研究院、美的集团股份有限公司

起草人

田永鸿、石川、杨帆、陈光耀、郑侠武、彭军、纪荣嵘、韩凯、胡晓光、燕肇一、王培松、曹刘娟、周奕毅、张玉鑫、马跃萧、吴宇航、谢展豪、倪铭坚、张翀、彭佩玺、于佃海、陈秋良、陈泽裕、陈醒濠、唐业辉、王云鹤、蓝朝祥、杨绮明、郑传杨、张凯、彭博、李哲暘、谭文明、任烨、叶挺群、任文奇、冯仁光、周智强、张一帆、程健、麻文军、沈岗、杨雨泽、鲍薇、黄铁军、高文、脱立恒

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