后Transformer推理：Llama-70B压缩224倍，精度提升

这篇文章强调了LLM推理方面的一项重大进展，实现了对大型语言模型（Llama-70B）的大幅压缩，同时提高了准确性。这表明了更有效地部署和利用大型模型的潜力，可能在资源受限的设备上或在云环境中降低成本。224倍的压缩比尤其值得关注，表明内存占用和计算需求可能大幅减少。

• •Llama-70B模型的显著压缩（224倍）。
• •在压缩的同时提高了准确性。
• •侧重于后Transformer推理技术。
• •更有效的LLM部署和减少资源需求的潜力。