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DeltaLLM: Low-Rank Incremental Compression of Large Language Models through Weight Sharing
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新技术DeltaLLM，通过在Transformer层之间共享权重和添加低秩差异矩阵，减少约12%的参数，同时保持90%的性能，有效解决大型语言模型的内存占用问题。
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关键要点
- 本研究提出了一种新技术DeltaLLM，旨在解决大型语言模型的内存占用问题。
- DeltaLLM通过在Transformer层之间共享权重和添加低秩差异矩阵，减少了约12%的参数。
- 该技术在保持90%性能的同时，提高了存储效率。
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