清华与哈工大突破大模型压缩技术：实现90%“瘦身”同时保持83%能力

在人工智能领域，大型语言模型的优化和压缩一直是业界和学术界关注的焦点。近日，清华大学与哈尔滨工业大学的研究团队取得了一项令人瞩目的突破，他们提出了一种极限压缩方案，成功将大模型“瘦身”90%，并且在量化到仅1bit的情况下，仍然保留了原模型83%的能力。

这项创新性的工作是通过1bit量化技术实现的，该技术将模型中的参数从传统的32bit或16bit降低到了1bit，从而极大地减少了模型的存储空间和计算复杂度。这种压缩不仅显著降低了模型部署的硬件要求，还提高了模型的推理速度，为实际应用提供了更大的灵活性。

尽管压缩率高达90%，但令人惊讶的是，该方案在保留模型能力方面同样表现出色。经过严格的实验验证，压缩后的模型在多项任务上的性能仍然达到了原模型的83%，这充分证明了该压缩方案的有效性和实用性。

这项研究的成功，不仅为大型语言模型的优化和压缩提供了新的思路和方法，也为人工智能技术在各个领域的广泛应用提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断进步和优化，我们期待看到更多类似的创新成果，推动人工智能领域的发展迈向新的高度。

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