研究揭示小语言模型压缩技术交互规律
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2026年11月3日，arXiv人工智能领域发布的一项研究针对2.7B至7B参数规模的小语言模型，评估了72种压缩配置，揭示了量化、剪枝与微调恢复的交互规律。测试结果显示，INT8量化可减少40%至45%的内存占用且精度损失低于0.5%，而NF4量化与L1剪枝结合会导致模型崩溃；利用LoRA微调则可恢复高达97%的退化困惑度。在端侧CPU部署测试中，4-bit量化比8-bit量化提速46%至54%，而非结构化剪枝未能带来延迟或内存收益。
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- arXiv 人工智能小语言模型压缩技术交互效应的全因子消融研究
一项针对 2.7B-7B 小语言模型的研究评估了 72 种压缩配置，揭示了量化、剪枝与微调恢复的交互规律。测试显示 INT8 量化可减少 40-45% 内存且精度损失低于 0.5%，NF4 结合 L1 剪枝会导致模型崩溃，而 LoRA 微调可恢复高达 97% 的退化困惑度。在端侧 CPU 部署中，4-bit 量化比 8-bit 提速 46-54%，非结构化剪枝则未带来延迟或内存收益。
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