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高效的 $1$-位张量近似
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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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。
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关键要点
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本文研究了一种高效的矩阵和任意阶张量分解方法，填补了现有技术在空间效率和存储需求方面的空白。
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提出的 $w$-宽度签名切割分解算法通过简单的修改实现，能够在内存占用与相对误差上有效接近现有的矩阵表示。
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该方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。
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