微软研究院提出LASER方法，将大语言模型中的权重矩阵替换为更小的近似矩阵，反而提升了模型准确率。在RoBERTa、Llama 2和GPT-J上测试，性能最高提升20至30个百分点，例如GPT-J性别预测准确率从70.9%升至97.5%。该方法有望减少AI事实错误。