一位 r/LocalLLaMA 上的用户正在询问，在带宽是限制因素的情况下，是否可以对大型语言模型权重使用压缩技术，例如 zlib。用户认为，即使权重不完全相同，在 3-5% 的范围内进行微小调整也可以提高可压缩性。他们相信，无论权重是否完全匹配，熵编码都应该有效。 AI
影响 探讨了 LLM 部署和数据传输的潜在优化。
排序理由 用户讨论 LLM 部署的技术方面。
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LLaMA 用户讨论模型权重的 zlib 压缩
报道来源 [1]
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Help me understand - why don’t we use compression like zlib if we are bandwidth-bound?
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Follow up: if not enough weights are identical for dictionary encoding part, why not equalise weights within a 3-5% margin to make them compressible?<br /> As per my understanding, entropy encoding should work anyways.<br /> Thanks!</p> </div><!-…