文章认为，大型语言模型的训练后压缩技术存在根本性缺陷。文章解释了这些方法，即在训练后通过量化权重来减小模型大小，之所以失败，是因为它们无法处理对模型智能至关重要的动态激活离群值。这些离群值，其规模超过10^5，对于语法规则和零样本推理至关重要。激进地量化它们会破坏模型的性能，而保留它们则会扭曲量化尺度。作者提倡采用原生、软硬件协同设计的低比特架构，例如1.58位三元网络（BitNet b1.58）和1.25位架构（Sherry），作为克服内存墙瓶颈和实现高效推理的更有效方法。 AI
影响 原生低比特架构通过解决训练后压缩的基本局限性，为更高效的大型语言模型推理提供了途径。
排序理由 文章提出了关于大型语言模型压缩的技术论点和替代架构，并引用了研究论文作为支持。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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