本文详细介绍了四种模型压缩技术：量化、剪枝、蒸馏和二值化。量化通过减少权重的比特数来压缩模型，分为训练后量化、量化感知训练和量化感知微调；剪枝通过移除不重要的连接或神经元来减少模型复杂度，分为非结构化剪枝和结构化剪枝；蒸馏通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型来实现压缩；二值化则将权重和激活值限制为二进制值，极大地减少存储空间和计算复杂度。这些技术各有优缺点，适用于不同的场景和需求。