Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kozyrev, Sergii, Maiboroda, Davyd |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2602.01613 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Diffusion Language Models for Speech Recognition
von: Naveriani, Davyd, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Naveriani, Davyd, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks
von: Tomut, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tomut, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Large Language Models via Tensor Network Disentanglers
von: Aizpurua, Borja, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Aizpurua, Borja, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Compressing Neural Networks Using Tensor Networks with Exponentially Fewer Variational Parameters
von: Qing, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Qing, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Automatically Differentiable Nonlinear Tensor Networks (ADNTNs) for Exponential Compression of Deep Neural Networks
von: Cichocki, Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cichocki, Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FineZip : Pushing the Limits of Large Language Models for Practical Lossless Text Compression
von: Mittu, Fazal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mittu, Fazal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Systematic Study of Compression Ordering for Large Language Models
von: Chhawri, Shivansh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chhawri, Shivansh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Control of Overfitting with Physics
von: Kozyrev, Sergei V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kozyrev, Sergei V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Federated Pipeline for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
von: Fang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Compressibility of Quantized Large Language Models
von: Mao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prune-Quantize-Distill: An Ordered Pipeline for Efficient Neural Network Compression
von: Zhou, Longsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Longsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Large Language Model Compression with Global Rank and Sparsity Optimization
von: Zhou, Changhai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Changhai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Activation Sparsity Opportunities for Compressing General Large Language Models
von: Dhar, Nobel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhar, Nobel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SeqMate: A Novel Large Language Model Pipeline for Automating RNA Sequencing
von: Mondal, Devam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mondal, Devam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CoSA: Compressed Sensing-Based Adaptation of Large Language Models
von: Wei, Songtao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Songtao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GWT: Scalable Optimizer State Compression for Large Language Model Training
von: Wen, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Collaborative Compression for Large-Scale MoE Deployment on Edge
von: Chen, Yixiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yixiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PalmBench: A Comprehensive Benchmark of Compressed Large Language Models on Mobile Platforms
von: Li, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
NoWag: A Unified Framework for Shape Preserving Compression of Large Language Models
von: Liu, Lawrence, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Lawrence, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TEON: Tensorized Orthonormalization Beyond Layer-Wise Muon for Large Language Model Pre-Training
von: Zhang, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Scalable Pipeline for Estimating Verb Frame Frequencies Using Large Language Models
von: Morgan, Adam M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Morgan, Adam M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Key-Value Cache Compression Techniques for Large Language Model Serving
von: Gao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lillama: Large Language Models Compression via Low-Rank Feature Distillation
von: Sy, Yaya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sy, Yaya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Practical FP4 Training for Large-Scale MoE Models on Hopper GPUs
von: Zhang, Wuyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Wuyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Communication Compression for Tensor Parallel LLM Inference
von: Hansen-Palmus, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hansen-Palmus, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RLAX: Large-Scale, Distributed Reinforcement Learning for Large Language Models on TPUs
von: Zhou, Runlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Runlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Attention Pattern Discovery at Scale in Large Language Models
von: Katzy, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Katzy, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scaling and Transferability of Annealing Strategies in Large Language Model Training
von: Wang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model Compression and Efficient Inference for Large Language Models: A Survey
von: Wang, Wenxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Wenxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Clustering-driven Memory Compression for On-device Large Language Models
von: Bohdal, Ondrej, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bohdal, Ondrej, et al.
Veröffentlicht: (2026)
In-context Autoencoder for Context Compression in a Large Language Model
von: Ge, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ge, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Arbitrary Precision Acceleration for Large Language Models on GPU Tensor Cores
von: Ma, Shaobo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Shaobo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training an LLM-as-a-Judge Model: Pipeline, Insights, and Practical Lessons
von: Hu, Renjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Renjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mixture of Latent Experts Using Tensor Products
von: Su, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Su, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CALR: Corrective Adaptive Low-Rank Decomposition for Efficient Large Language Model Layer Compression
von: Kautsar, Muchammad Daniyal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kautsar, Muchammad Daniyal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decision Potential Surface: A Theoretical and Practical Approximation of Large Language Model Decision Boundary
von: Liang, Zi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Zi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Reasoning Meets Compression: Understanding the Effects of LLMs Compression on Large Reasoning Models
von: Zhang, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Jailbreak Scaling Laws for Large Language Models: Polynomial-Exponential Crossover
von: Halder, Indranil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Halder, Indranil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Negligible in Size, Significant in Effect: On Scale Vectors in Large Language Models
von: Wang, Mingze, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Mingze, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ferret: Federated Full-Parameter Tuning at Scale for Large Language Models
von: Shu, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shu, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Diffusion Language Models for Speech Recognition
von: Naveriani, Davyd, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks
von: Tomut, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Quantum Large Language Models via Tensor Network Disentanglers
von: Aizpurua, Borja, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Compressing Neural Networks Using Tensor Networks with Exponentially Fewer Variational Parameters
von: Qing, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Automatically Differentiable Nonlinear Tensor Networks (ADNTNs) for Exponential Compression of Deep Neural Networks
von: Cichocki, Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2026)