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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：微軟提出SliceGPT，刪除25%模型參數，性能幾乎無損
關鍵字：模型,解讀,矩陣,切片,權重
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10032字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 松果、Python引言：探索大型語言模型的高效壓縮方法隨著大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域的廣泛應用，它們對計算和內存資源的巨大需求成為了一個不容忽視的問題。為了緩解這些資源限制，研究者們提出了多種模型壓縮方法，其中剪枝（pruning）技術因其在后訓練階段應用的潛力而備受關注。然而，現有的剪枝技術面臨著需要額外數據結構支持和在當前硬件上受限的加速效果等挑戰。在這篇博客中，我們將探討一種新的剪枝方案——SliceGPT，它通過刪除權重矩陣的行和列來壓縮大型模型，同時保持了模型的性能。
論文標題：
SLICEGPT: COMPRESS LARGE LANGUAGE MODELS BY DELETING ROWS AND COLUMNS
論文機構：
ETH Zurich, Microsoft Research
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2401.15024.pdf
項目地址：
https://github.com/microsoft/TransformerCompression
聲明：本期論文解讀非人類撰寫，全文由賽博馬良

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。