Microsoft lanzó recientemente un nuevo método de compresión de modelos de lenguaje grandes llamado SliceGPT. Esta tecnología puede reducir significativamente el tamaño de los parámetros de los modelos de lenguaje grandes mientras mantiene su rendimiento. Al reemplazar inteligentemente la matriz de peso, SliceGPT logra una tasa de compresión de parámetros de hasta el 25% sin afectar la eficiencia computacional. Este movimiento es de gran importancia para implementar grandes modelos de lenguaje en dispositivos con recursos limitados y marca un gran avance en la mejora de la eficiencia de la tecnología de inteligencia artificial. Esto ampliará enormemente el alcance de la aplicación de modelos de lenguaje grandes y brindará comodidad a más desarrolladores y usuarios.
Microsoft lanza SliceGPT, un nuevo método de compresión de modelos de lenguaje grandes. Al reemplazar la matriz de peso y mantener la invariancia computacional, SLICE GPT puede reducir los parámetros del modelo de lenguaje grande hasta en un 25% mientras se mantiene el rendimiento. Este método es adecuado para varios modelos de redes de convertidores y tiene amplias perspectivas de aplicación en dispositivos con recursos limitados.
La aparición de SliceGPT proporciona una forma eficaz de resolver el problema de la implementación de modelos de lenguaje a gran escala. En el futuro, podemos esperar el surgimiento de más tecnologías similares para promover aún más la popularización y el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, permitiendo que la tecnología de IA beneficie a una gama más amplia de campos y personas. Esto aportará nueva vitalidad al campo de la inteligencia artificial y vale la pena esperar con interés las aplicaciones y desarrollos posteriores.