压缩 LLMs：真实很少纯粹而简单
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。尽管现代大型语言模型在取得显著成就的同时遇到了过高的计算和内存占用问题，但最近的研究工作展示了基于裁剪和量化的无需训练和无需数据的压缩方法在压缩大型语言模型方面取得了显著成功。本研究介绍了一种名为 LLM-KICK 的压缩语言模型评估协议，通过其揭示了当前最先进的压缩方法的优点和缺点，并展示了稀疏化和量化对于语言理解、推理、生成、检索和摘要等任务的影响。我们希望这项研究能够促进更好的语言模型压缩方法的发展。
研究表明，基于裁剪和量化的无需训练和无需数据的压缩方法在压缩大型语言模型方面取得了成功。LLM-KICK评估协议揭示了当前最先进的压缩方法的优缺点，并展示了稀疏化和量化对于语言任务的影响。希望这项研究能够促进更好的语言模型压缩方法的发展。
