该研究提出了一种名为EoRA的方法，旨在解决压缩大型语言模型中的误差补偿问题。EoRA通过直接最小化误差，无需梯度训练，实现了快速优化。研究表明，该方法在处理压缩LLaMA2/3模型时显著提升了性能，为不同需求的LLM部署提供了有效工具。