BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-02T00:00:00Z 高效的 $1$-位张量近似 💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。 📝 内容提要 本文研究了一种高效的矩阵和任意阶张量分解方法，提出了 $w$-宽度签名切割分解算法。该算法在大型语言模型的权重矩阵上实现了 $50\%$ 的空间压缩，同时保持相对误差在 $6\\%$ 以下。 🏷️ 标签 张量分解 相对误差 矩阵分解 空间压缩 算法 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
