重磅突破！ZipNN 可将模型大小压缩50%！

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AI模型压缩迎来革命性突破！ 随着AI模型规模的爆炸性增长，基础设施的压力与日俱增。 仅Mistral一个模型每月就需要从Hugging Face下载 40 PetaBytes 的数据，传统压缩方法已经难以应对这一挑战。 在这一背景下，研究人员提出了 ZipNN 这一开创性的无损压缩方案， 能够将AI模型体积压缩33%-50%，同时不丢失任何信息 。 压缩的秘密武器 ZipNN的核心创新在于 指数位的分离压缩 。 研究发现，模型参数的指数位呈现高度倾斜的分布： 模型参数通常在[-1,+1]范围内 256个可能的指数值中，实际只有约 40个被使用 前12个指数值就占据了99.9%的参数 研究团队采用 霍夫曼编码 替代传统的Lempel-Ziv算法，不仅提高了压缩率，还显著加快了压缩速度。 惊人的压缩效果 ZipNN的压缩效果令人瞩目： BF16模型可节省33%空间 「干净」模型可压缩至原体积的45% 比Zstd压缩算法提高17%的 ………………………………