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本文详细介绍了Transformer模型在NLP和CV领域的压缩策略，包括量化、知识蒸馏、修剪和高效架构设计。作者探讨了这些方法如何降低模型的内存和计算成本，以及在实际设备部署中的挑战和未来发展趋势。
