压缩三位一体：联合稀疏化、量化与低秩近似压缩LLM
原文标题：Compression Trinity: Exploring Sparsity, Quantization, and Low-Rank Approximations for LLM Compression
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传统压缩技术单独应用会遭遇精度-效率墙。提出“压缩三位一体”框架，联合应用稀疏化、量化和低秩近似。在预训练加速和训练后压缩中均取得显著效果，如SLiM方法在同等参数预算下比最先进方法精度提升5.66%，甚至超越未压缩的密集模型。
- 问题
- 稀疏化、量化、低秩近似单独使用都会撞上精度与效率的墙。
- 方法
- 提出压缩三位一体框架，联合三种手段，并分别用于优化器、模型架构与训练后压缩。
- 结果
- SLiM同等参数预算下比最先进方法精度提升5.66%，MKOR收敛加速最高1.85倍，OPTIMA零样本精度提升最高3.97%。
- 影响
- 为LLM压缩提供统一路线，训练与部署阶段可同时降本而不牺牲精度。
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