OrBIT：结构引导的嵌入向量压缩框架

OrBIT 是一种结构引导的嵌入向量压缩框架，通过从轨道动力学中学习可复用的局部几何结构来约束共享码字，并用全局重建残差决定编码预算分配。在四个 LLM 嵌入表上，OrBIT 对 GPT-2 实现 37.9 倍压缩，对每个 7B 表实现超过 23 倍压缩（相对 16-bit 存储），速率-失真性能与现有量化和低秩基线相当。