研究人员展示LLM在减少参数的同时保持学习能力
talkingdev • 2025-02-14
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近日，研究人员通过优化技术展示了大型语言模型（LLMs）在减少非embedding参数的同时仍能保持学习能力。研究表明，通过用优化的子网络替换密集层，LLMs可以在减少高达77%的参数的情况下，依然保持与原有模型相当的性能。这一突破不仅显著降低了模型的计算资源需求，还为在资源受限的环境中部署高效LLMs提供了新的可能性。该研究成果已在GitHub上开源，供社区进一步研究和应用。
核心要点
- LLMs在减少非embedding参数的同时仍能保持学习能力。
- 通过优化子网络替换密集层，参数减少高达77%。
- 研究成果已在GitHub上开源，推动高效LLMs的应用。