本文研究了一种新的无训练压缩方法，称为激活感知奇异值分解（ASVD），旨在提高大型语言模型（LLMs）的压缩效率。ASVD通过调整权重矩阵管理激活异常值，能够在不损失推理能力的情况下压缩网络10%-20%。该方法与其他压缩技术兼容，展示了其灵活性。