这篇论文的主题是探讨压缩大语言模型（LLMs）的可信度问题。随着技术的进步，大语言模型在处理自然语言方面取得了显著的成就，但它们的规模庞大，对计算资源的需求很高。为了在资源有限的设备上部署这些模型，研究者们采用了压缩技术来减小模型的大小，提高推理效率。然而，这种压缩可能会对模型的安全性和可信度产生影响，这是之前研究中经常被忽视的问题。论文的发现强调了在实际应用中，不仅要关注模型的效率，还要关注压缩可能带来的安全和可信度风险。这些发现为如何在保持高效率的同时确保LLMs的可信度提供了实用的建议。
项目主页：https://decoding-comp-trust.github.io/
GitHub：https://github.com/decoding-comp-trust/comp-trust
模型：https://huggingface.co/compressed-llm
主要功能和特点：
- 全面评估： 论文首次全面评估了三种领先的LLMs，使用了五种压缩技术，并从八个可信度维度（如刻板印象、隐私、公平性等）进行了测试。
- 量化与剪枝： 研究比较了量化（改变权重精度）和剪枝（移除参数）两种压缩方法，发现量化在保持效率和可信度方面更为有效。
- 意外发现： 在适度的比特范围内使用量化，不仅可以提高效率，还可以意外地改善某些可信度维度，如伦理和公平性。
工作原理： 研究者们使用了现有的最先进的压缩技术，如GPTQ和AWQ进行量化，以及SparseGPT和Wanda进行剪枝，对LLMs进行了压缩。然后，他们使用DecodingTrust基准测试来评估压缩后模型在多个可信度维度上的表现。
具体应用场景：
- 智能助手： 压缩后的LLMs可以用于构建智能助手，提供用户查询的响应。
- 内容生成： 压缩模型可以用于自动生成文章、摘要或其他文本内容。
- 多语言翻译： 压缩技术使得LLMs能够在资源受限的设备上进行有效的多语言翻译。
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