近日，NyunAI 与 Transmute AI Lab 在 Arxiv 页面上发布了联合研究的论文，揭示了一种全新的大模型压缩方法。这一方法基于减阶建模的参数化，为大模型的压缩提供了有效的解决方案。
该方法的核心在于在特征空间内进行低阶分解，并在权重空间内重新参数化。这一过程使得大模型能够被有效地压缩，同时保持其原始模型的性能。值得一提的是，这一压缩技术以分层方式运行，无需依赖 GPU 设备。在内存和时间的严格限制下，该方法能够成功压缩十亿规模的模型。
论文中详细阐述了该方法的原理、实施细节和实验结果。通过与目前最先进的结构剪枝方法进行比较，该方法展示了卓越的功效。这为大模型的压缩提供了新的思路和方向，有望推动模型压缩领域的发展。
这一研究成果对于那些需要处理大规模数据集、运行复杂模型的应用场景来说具有重要意义。通过压缩大模型，可以降低计算资源的需求，提高模型的运行效率，为实际应用带来更佳的性能表现。
NyunAI 与 Transmute AI Lab 联合公布的大模型压缩方法基于减阶建模的参数化，为大模型的压缩提供了高效且可行的方案。这一研究成果将推动模型压缩领域的发展，为实际应用带来更多的可能性。
