LRCC低秩条件计算压缩方法提出
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LRCC低秩条件计算压缩方法提出
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AI 综述
研究者 Thomas Vaitses Fontanari 等提出 Low-Rank Conditional Computation（LRCC）压缩方法：在每个 Transformer block 训练一个轻量 router，在冻结的低秩因子中为每个 token 选择嵌套低秩路径，训练时只优化 router。 据该研究称，在 Llama-2-7B 上，LRCC 使下游平均准确率提升 7.6 个百分点。
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最新进展10月8日 12:00
LRCC：用条件计算泛化低秩压缩，Llama-2-7B 下游平均准确率提升 7.6 个百分点报道时间线
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10月8日
- arXiv cs.CLLRCC：用条件计算泛化低秩压缩，Llama-2-7B 下游平均准确率提升 7.6 个百分点
研究者提出 Low-Rank Conditional Computation（LRCC），在每个 Transformer block 训练一个轻量 router，在冻结的低秩因子中为每个 token 选择嵌套低秩路径，训练时只优化 router。
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