BriefGPT - AI 论文速递 ·

大型语言模型的极端压缩：基于加性量化

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

📝

内容提要

最近的研究展示了一种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。研究介绍了一种名为LLM-KICK的压缩语言模型评估协议，并展示了稀疏化和量化对于语言任务的影响。希望这项研究能促进更好的语言模型压缩方法的发展。

🏷️

Kimi K3 模型结构（2）：序列维度（下），chunkwise 并行与下界衰减
本文介绍Kimi K3模型序列维度的chunkwise并行算法：将序列分块，块间递推状态、块内用矩阵乘并行计算。K3将每步log-decay加−5下界，使...
谎言秩序：俄罗斯的公共生活的荒诞性
俄罗斯这个民族的公共生活是由谎言所维系的，其民族集体心理已经陷入深度扭曲长达几个世纪。帝国时代，沙皇君权神授，体贴爱民；假如哪里出了问题，那一定是贵族和官...
Kimi K3 模型结构（1）：序列维度（上），从线性注意力到 KDA
本文介绍Kimi K3模型中KDA（Kimi Delta Attention）的递推形式，从线性注意力、DeltaNet到Gated DeltaNet演进...
Kimi K3 模型结构（4）：深度维度，Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals（注意力残差）结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN，通过可学习伪query对e...
Kimi K3 模型结构（0）：一张图看懂 Kimi K3
Kimi K3是2.78T参数、104.2B激活的93层MoE模型，支持1M上下文及图像视频输入。其结构创新分三方面：序列用KDA与Gated MLA混合...
入蜀记 day467 小小的真理
文章记录了作者在成都的日常生活与思考，包括买菜、阅读、观看农业节目等。作者反思实践的重要性，感叹农业的脆弱与科技应对天灾的局限，并讨论文化个体化趋势、地震...