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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明提出一种基于低秩量化的大语言模型压缩方法及系统，属于大语言模型压缩技术领域，包括：获取校准数据，加载准备压缩的大语言模型；量化大语言模型权重，将大语言模型的全精度线性层权重W替换为量化后的线性层权重Q和量化的低秩因子L、R乘积之和，实现权重矩阵的量化与低秩近似；根据量化后的权重对大语言模型进行压缩；得到近乎与原模型精度相当的压缩后的大语言模型，在最大限度保持精度的前提下显著降低了大语言模型的计算和存储开销。
主权项：1.一种基于低秩量化的大语言模型压缩方法，其特征在于，包括：加载准备压缩的大语言模型，获取校准数据；模型推理校准数据并保存模型各线性层的激活值作为校准矩阵X；量化大语言模型权重，将大语言模型的全精度线性层权重W替换为量化后的线性层权重Q和量化的秩为k的低秩因子L、R乘积之和，实现权重矩阵的量化与低秩近似；使用量化后的权重完成对大语言模型的压缩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种基于低秩量化的大语言模型压缩方法及系统
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