大模型轻量化的技术路线有

大模型轻量化的技术路线主要有以下几种：

1. 剪枝（Pruning）：在训练完整个模型后，通过去掉一些冗余的参数和不重要的连接来减小模型的大小。剪枝可以分为结构化剪枝和非结构化剪枝两种。

2. 量化（Quantization）：通过对模型中的参数和激活值进行量化，将它们从浮点数转换成低位整数，从而减少模型的大小和计算量。量化可以分为对称量化和非对称量化两种。

3. 蒸馏（Distillation）：将一个较大的模型（教师模型）的知识传递给一个较小的模型（学生模型），从而减小学生模型的大小和计算量。蒸馏可以分为基于输出和基于中间表示的两种。

4. 分组卷积（Grouped Convolution）：将卷积核分为多个小组，每个小组只在输入数据的一部分上进行卷积操作，从而减小卷积操作的计算量和存储空间。

5. 网络剪枝加权重共享（Network Pruning with Weight Sharing）：将剪枝和权重共享结合起来，从而减小模型的大小和计算量。该方法可以在不影响模型准确率的情况下，将模型大小减小数百倍。

这些技术路线可以单独使用，也可以结合起来使用，以达到更好的轻量化效果。