微软最近开源了一项名为SliceGPT的技术，这一技术被设计用来解决大型语言模型在部署和应用中所面临的挑战。随着人工智能领域的不断发展，大型语言模型的出现极大地改变了自然语言处理的方式，但同时也带来了诸多问题，其中一个主要问题便是这些模型庞大的体积和对计算资源的巨大需求。SliceGPT技术通过对大型语言模型的权重矩阵进行极限压缩和切片，以在保持性能的前提下显著减小模型的体积，为模型的部署和应用提供了更加便捷的解决方案。
SliceGPT技术的核心思想在于利用Transformer架构的计算不变性。这意味着对模型的每个权重矩阵应用正交矩阵变换，而不改变模型的预测结果。这一原理的应用使得在压缩模型的过程中能够保持模型的性能稳定。具体来说，SliceGPT利用主成分分析针对每个Transformer块计算一个正交矩阵，然后通过删除行和列的方式来减小权重矩阵的大小，从而实现模型的压缩。这一过程不仅能够显著减小模型的体积，还能够保持模型的预测结果不变，保证模型性能的稳定性。
SliceGPT技术具有许多显著的特点。首先，它是简单而高效的。SliceGPT的计算不变性技术和切片操作都十分简单，能够在几个小时内使用单个GPU完成模型压缩，无需昂贵费时的细调过程。这一特点使得SliceGPT技术更加容易上手，降低了部署和应用的门槛。其次，SliceGPT能够在保持性能的情况下显著减小模型的尺寸。即使在没有恢复微调的情况下，SliceGPT仍能保持高质量的生成任务的性能，可以在减小模型尺寸的同时保持模型的准确预测能力。这一特点使得SliceGPT技术在实际应用中能够发挥稳定且可靠的作用。此外，SliceGPT技术能够一次性进行片切操作，无需重复训练调参，从而提升了总体吞吐量。最后，与其他压缩方法不同，SliceGPT的切片技术不需要进行额外的代码优化。在实验中，研究人员使用了普通的消费级GPU进行推理，结果显示，切片后的模型在运行速度上比稠密模型更快，而无需进行额外的代码优化。
微软开源的SliceGPT技术为解决大型语言模型部署和应用过程中的计算资源需求大、模型体积庞大等问题提供了一种全新的解决方案。该技术通过对模型的权重矩阵进行极限压缩和切片，在保持性能稳定的前提下显著减小了模型的体积，为大型语言模型的部署和应用提供了更加便捷、高效的方式。
