据美国科学促进会旗下网站11月19日报道，美国普林斯顿大学和斯坦福大学团队开发出一种新压缩算法CALDERA，能精简大型语言模型（LLM）的海量数据，为LLM“瘦身”。这项算法不仅有助保护数据隐私、节约能源、降低成本，还能推动LLM在手机和笔记本电脑上高效使用。
团队举例称，当人们使用ChatGPT时，请求会被发送到OpenAI公司的后端服务器进行处理。这一过程不仅成本高昂、能耗巨大，通常还很慢。如果用户想要使用消费级图形处理单元运行LLM，就需要对这些LLM进行压缩。
CALDERA算法通过减少LLM冗余并降低信息层的精度来发挥作用。“瘦身”后的LLM更加精简，可在手机或笔记本电脑等设备上存储和访问，同时提供了与未压缩版本几乎一样准确而微妙的性能。
虽然CALDERA并非首个压缩LLM的算法，但其独特之处在于兼具“低精度”和“低排序”两种特性。其中，“低精度”减少了比特数，加快了数据存储和处理速度。而“低排序”则降低了LLM数据中的冗余。
团队表示，使用CALDERA压缩的LLM可能适用于那些对精度要求不是最高的场景。此外，用户可在智能手机或笔记本电脑等设备上对压缩后的LLM进行微调，这使其能根据特定需求调整模型来增强隐私，而无需与第三方共享敏感数据。
不过团队也提醒道，在智能手机或笔记本电脑上运行LLM，可能会占用设备内存。
据美国科学促进会旗下网站11月19日报道，美国普林斯顿大学和斯坦福大学团队开发出一种新压缩算法CALDERA，能精简大型语言模型（LLM）的海量数据，为LLM“瘦身”。这项算法不仅有助保护数据隐私、节约能源、降低成本，还能推动LLM在手机和笔记本电脑上高效使用。
团队举例称，当人们使用ChatGPT时，请求会被发送到OpenAI公司的后端服务器进行处理。这一过程不仅成本高昂、能耗巨大，通常还很慢。如果用户想要使用消费级图形处理单元运行LLM，就需要对这些LLM进行压缩。
CALDERA算法通过减少LLM冗余并降低信息层的精度来发挥作用。“瘦身”后的LLM更加精简，可在手机或笔记本电脑等设备上存储和访问，同时提供了与未压缩版本几乎一样准确而微妙的性能。
虽然CALDERA并非首个压缩LLM的算法，但其独特之处在于兼具“低精度”和“低排序”两种特性。其中，“低精度”减少了比特数，加快了数据存储和处理速度。而“低排序”则降低了LLM数据中的冗余。
团队表示，使用CALDERA压缩的LLM可能适用于那些对精度要求不是最高的场景。此外，用户可在智能手机或笔记本电脑等设备上对压缩后的LLM进行微调，这使其能根据特定需求调整模型来增强隐私，而无需与第三方共享敏感数据。
不过团队也提醒道，在智能手机或笔记本电脑上运行LLM，可能会占用设备内存。
记者3月20日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队在量子态分辨研究中取得重要进展。研究组在最小资源消耗的量子态分辨问题中首次提出了全局最优自适应策略，并发展了自适应集体测量实验 据韩国建国大学研究人员发表在最新一期开放获取期刊《公共科学图书馆·综合》上的一项研究，与狗共度美好时光可减轻压力，同时可增强与放松和注意力相关的脑电波。动物辅助干预措施，如犬类 21世纪经济报道记者孔海丽、实习生邓熙涵 北京报道“民以食为天，食与民同欢”，吃得健康、吃得安全是消费者长期以来的普遍共识。当代消费者已不止于填饱肚子，而是讲求“精耕细作”。消 眼眸深邃似海、璨如星河，中国医学科学院生物医学工程研究所眼科诊疗技术研发团队（以下简称“团队”）正是眼眸“侦探”。该团队不久前被授予“国家卓越工程师团队”称号。别看人眼只有8克左右，却 美国加州理工学院喷气推进实验室的一个机器人专家团队，与卡内基梅隆大学机器人研究所科学家合作，开发出一种蛇形机器人，用于调查土星第六大卫星土卫二的地形，以寻找生命的“蛛丝马迹”。相关研究 中国气象局下一代大气数值模式日前发布。该模式采用完全自主的动力框架算法——多矩约束有限体积方法为基础算法，进一步提升全球公里级和区域百米级尺度数值预报的精度，显著减小全球 。本文链接：压缩算法为大语言模型“瘦身”http://www.sushuapos.com/show-2-9427-0.html
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