CPU上的稀疏LLM推理：参数减少75%

这篇文章强调了一项研究成果，通过将参数减少75%，使得在CPU上进行更高效的大型语言模型（LLM）推理成为可能。这表明运行LLM的可用性和成本效益可能有所提高，因为CPU比GPU等专用硬件更广泛可用，并且通常更便宜。对稀疏性的关注意味着正在采用剪枝或量化等技术来实现这种参数减少，这可能会影响模型准确性和推理速度，需要进一步调查。

• •研究侧重于优化CPU上的LLM推理。
• •实现了75%的参数减少。
• •暗示了在可访问性和成本效益方面的潜在改进。
• •可能使用了剪枝或量化等技术。