本文提出了一种创新的大规模语言模型压缩方法，通过降阶建模和重参数化，在内存和时间限制下逐层压缩十亿级模型。该方法结合低秩分解和结构化剪枝，显著提高了训练和推理速度，适用于BERT模型的微调，表现优于现有技术。

LoRAP：大型语言模型的 Transformer 子层应采用差异化结构压缩
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