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arXiv 论文提出低比特 n-gram 嵌入表，四比特可省约 75% 表内存
Low-Bit N-Gram Embeddings for Language Models
AI 导读
arXiv 论文《Low-Bit N-Gram Embeddings for Language Models》提出用低精度存储 n-gram 嵌入表，在 nanochat、Llama 和 GPT-2 系列从头训练的模型上，四比特表节省约 75% 的表内存，同时保留超过 99% 的验证损失改善。
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