COMPOT论文更新至v3
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COMPOT论文更新至v3
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AI 综述
COMPOT作者团队已将论文更新至arXiv v3。论文介绍了一种无需训练的 Transformer 压缩方法，利用小型校准数据集估计稀疏权重分解，并通过正交字典、闭式 Procrustes 更新和单步稀疏编码降低优化成本。论文称，实验中该方法在压缩率与模型质量的权衡上优于低秩和稀疏基线，并兼容后训练量化。
AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新
最新进展10月28日 12:00
COMPOT：面向 Transformer 压缩的校准优化矩阵 Procrustes 正交化方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningCOMPOT：面向 Transformer 压缩的校准优化矩阵 Procrustes 正交化方法
COMPOT 是一种无需训练的 Transformer 压缩框架，利用小型校准数据集估计稀疏权重分解。它采用正交字典，通过闭式 Procrustes 更新和单步稀疏编码降低优化成本，并动态分配各层压缩率。实验显示，COMPOT 在质量与压缩率的权衡上优于低秩和稀疏基线，且兼容后训练量化。
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