提出3BASiL-TM稀疏加低秩LLM压缩方法
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提出3BASiL-TM稀疏加低秩LLM压缩方法
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AI 综述
Mehdi Makni、Xiang Meng、Rahul Mazumder发表论文，提出3BASiL-TM，一种一次性、训练后的LLM稀疏加低秩（S+LR）分解压缩方法。 论文称，在(2:4 Sparse + 64 LR)配置下，该方法将相对稠密LLaMA-8B的WikiText2困惑度差距缩小超过30%，并在A100 GPU上实现超过2.5倍的压缩运行速度。上述效果为作者在论文中报告的结果。
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最新进展10月9日 12:00
3BASiL-TM：面向 LLM 稀疏加低秩压缩的算法框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.LG3BASiL-TM：面向 LLM 稀疏加低秩压缩的算法框架
3BASiL-TM 是一种一次性的训练后 LLM 稀疏加低秩（S+LR）分解方法，在 (2:4 Sparse + 64 LR) 配置下将相对稠密 LLaMA-8B 的 WikiText2 困惑度差距缩小超过 30%，并在 A100 GPU 上实现超过 2.5 倍的压缩运行速度。
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