Semantic Retention and Extreme Compression in Large Language Models: Can We Achieve Both?

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内容提要

本研究探讨了大型语言模型的压缩技术,重点分析了修剪与量化的联合应用。引入了新的语义保留压缩率(SrCr)指标,证明在相同理论压缩率下,推荐的压缩组合性能提升了20%。

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关键要点

  • 本研究探讨了大型语言模型的压缩技术,重点分析了修剪与量化的联合应用。
  • 引入了新的语义保留压缩率(SrCr)指标。
  • 证明在相同理论压缩率下,推荐的压缩组合性能提升了20%。
  • 研究解决了大型语言模型压缩技术的有效性问题,尤其是修剪和量化方法的联合应用。
  • 展示了如何在压缩与语义保留之间找到最佳平衡。
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