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Chao Han

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  1. RESEARCH · CL_254436 ·

    新研究为LLM提供先进的低秩压缩方案 · 追踪3个来源

    三篇新研究论文介绍了使用低秩分解压缩大型语言模型(LLM)的先进技术。第一篇论文《Per-Matrix Optimality Is Not Enough》提出了一种三级优化策略,通过考虑Transformer块和整个模型,而不仅仅是单个矩阵,显著提高了困惑度。第二篇论文《UniRank》提出了一种统一的秩分配方法,根据局部能量和全局功能重要性对组件进行评分,实现了困惑度和准确度的显著提升。第三篇论文《MoARa》通过采用模块感知秩分配…