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  1. TOOL · CL_209151 ·

    苏黎世联邦理工学院将LLM推向1比特量化以用于小型设备

    苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了创新技术，以大幅减小大型语言模型（LLM）的尺寸，从而部署在资源受限的设备上。他们的工作在IJCAI 2026上发表，专注于极端量化，将模型推向1比特和2比特表示，而无需进行广泛的重新训练。这种方法解决了LLM参数的快速增长与硬件内存容量增长缓慢（目前大约大20倍）之间的显著差距。