壓縮算法為大語言模型“瘦身”
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，美國普林斯頓大學(xué)和斯坦福大學(xué)團隊開發(fā)出一種新壓縮算法CALDERA
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，能精簡大型語言模型（LLM）的海量數(shù)據(jù)，為LLM“瘦身”。這項算法不僅有助保護數(shù)據(jù)隱私、節(jié)約能源加快推進制造業(yè)數(shù)字化綠色化協(xié)同...
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、降低成本，還能推動LLM在手機和筆記本電腦上高效使用。
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團隊舉例稱，當(dāng)人們使用ChatGPT時
，請求會被發(fā)送到OpenAI公司的后端服務(wù)器進行處理。這一過程不僅成本高昂、能耗巨大，通常還很慢。如果用戶想要使用消費級圖形處理單元運行LLM，就需要對這些LLM進行壓縮。CALDERA算法通過減少LLM冗余并降低信息層的精度來發(fā)揮作用
。“瘦身”后的LLM更加精簡，可在手機或筆記本電腦等設(shè)備上存儲和訪問，同時提供了與未壓縮版本幾乎一樣準(zhǔn)確而微妙的性能。雖然CALDERA并非首個壓縮LLM的算法
，但其獨特之處在于兼具“低精度”和“低排序”兩種特性。其中，“低精度”減少了比特數(shù)，加快了數(shù)據(jù)存儲和處理速度。而“低排序”則降低了LLM數(shù)據(jù)中的冗余。團隊表示
，使用CALDERA壓縮的LLM可能適用于那些對精度要求不是最高的場景。此外，用戶可在智能手機或筆記本電腦等設(shè)備上對壓縮后的LLM進行微調(diào)，這使其能根據(jù)特定需求調(diào)整模型來增強隱私，而無需與第三方共享敏感數(shù)據(jù) 。
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不過團隊也提醒道
，在智能手機或筆記本電腦上運行LLM
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，可能會占用設(shè)備內(nèi)存
。
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