Requential Coding

新的“顺序编码”方法显著缩小了人工智能模型压缩的规模

研究人员引入了一种名为“顺序编码”的新方法，通过使用教师模型从学生模型自身的分布中选择训练样本，从而显著提高了模型压缩效果。这种方法产生的代码长度独立于模型大小和数据熵，通常比预取编码等先前方法短几个数量级。该技术为大型语言模型提供了最先进的泛化保证，并能将数据集中的可学习信息与随机内容分离开来，揭示出文本比图像数据包含更多的可学习结构。