通过动态长度浮点数实现无损 LLM 压缩，以实现高效的 GPU 推理

文章标题表明了 LLM 推理方面的技术进步。它强调了无损压缩，这对于保持模型准确性至关重要，以及高效的 GPU 推理，表明了对性能的关注。使用“动态长度浮点数”是核心技术创新，意味着一种用于优化的新颖的数据表示方法。重点是 LLM 领域的研究和开发。

• •专注于提高 LLM 推理效率。
• •利用无损压缩来保持模型准确性。
• •采用动态长度浮点数进行优化。
• •针对 GPU 推理。