大型语言模型（LLM）面临存储、内存和网络带宽的瓶颈。模型压缩技术如修剪、知识提炼和量化旨在减小模型体积。ZipNN是一种新型无损压缩技术，能够将神经网络模型压缩高达33%，同时提升性能和速度，显著减少网络流量。研究表明，针对模型架构的定制压缩有效解决了存储和通信的低效率问题。