本文探讨了大型语言模型的压缩与优化方法，包括低秩分解、LASER方法和LoTR微调。研究表明，通过选择性删除冗余组件和使用新型神经组件，可以在保持性能的同时显著减小模型规模。此外，TTLM模型在语言建模任务中表现优越，展示了低维度计算的潜力。