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实体 Dimitrios Zarpalas

Dimitrios Zarpalas

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  1. TOOL · CL_156312 ·

    新方法结合神经元重要性与数据感知近似技术，增强了大型语言模型的压缩效果

    研究人员开发了一种新颖的方法来压缩大型语言模型，该方法结合了神经元重要性与数据感知低秩近似。此方法旨在降低这些模型巨大的内存需求，使其在资源受限的环境中更具应用性。所提出的算法能够跨层和参数有效地动态分配压缩率，在高性能方面优于先前最先进的方法，尤其是在高压缩率下。