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D-SLR：不相交行稀疏加低秩分解压缩矩阵
论文提出 D-SLR 分解，作为截断 SVD 的闭式替代方案，将矩阵行分为逐字存储或低秩近似两类，互不重叠。在平方误差下该限制不增加成本，且算法仅需三次 SVD 计算，无需调参，在 LLM 嵌入表等真实数据上验证了压缩增益。
arXiv cs.LG24 天前
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论文提出 D-SLR 分解，作为截断 SVD 的闭式替代方案，将矩阵行分为逐字存储或低秩近似两类，互不重叠。在平方误差下该限制不增加成本，且算法仅需三次 SVD 计算，无需调参，在 LLM 嵌入表等真实数据上验证了压缩增益。