这项由MWS AI基础研究中心联合ITMO大学开展的研究，发表于2026年2月的预印本论文（arXiv:2602.15200v1），为解决大型人工智能模型的存储和运行效率问题提供了全新思路。
当今世界，人工智能大模型就像一座座庞大的数字图书馆，存储着海量的知识和能力。这些模型在语言理解、图像识别、语音处理等方面表现卓越，但它们也面临着一个严峻问题——体积过于庞大。以目前流行的大语言模型为例，一个模型可能包含数十亿甚至数千亿个参数，相当于需要几十GB甚至上百GB的存储空间。这就像要在手机里装下一整座图书馆，既占用大量存储空间，运行时也消耗惊人的计算资源。
为了解决这个问题，研究人员们一直在寻找给模型"瘦身"的方法。传统的压缩方法就像是简单地把书页撕掉一些，虽然能减少体积，但往往会损失重要信息，导致模型性能大幅下降。而MWS AI团队提出的COMPOT方法，则像是发明了一种全新的压缩技术，既能大幅减少模型体积，又能最大程度保持原有性能。
这项研究的核心创新在于将模型参数的存储方式从传统的"整体打包"改为"分类归档"。研究团队巧妙地运用了正交字典学习的数学原理，就像图书管理员重新整理图书馆一样，将原本杂乱存放的知识重新分类整理，用更加高效的方式进行存储。更令人惊喜的是，他们还开发了一套智能分配策略，能够自动识别模型中哪些部分更重要，哪些部分可以进行更激进的压缩，就像智能管家知道家里哪些物品经常使用、哪些可以压缩存放一样。
实验结果显示，COMPOT方法在多个主流模型上都取得了优异表现，在保持80%原始性能的情况下，能够将模型体积压缩到原来的20%到60%。这意味着原本需要16GB存储空间的模型，现在可能只需要3-10GB就能正常运行，大大降低了部署成本和硬件要求。
一、传统压缩方法的局限性
要理解COMPOT的创新之处，我们需要先了解传统模型压缩方法面临的挑战。目前主流的压缩技术主要依赖奇异值分解（SVD），这种方法就像用一个万能钥匙来处理所有的锁。具体来说，SVD方法会为整个权重矩阵找到一个统一的低维空间表示，就如同试图用一个标准模板来描述所有不同形状的物品。
这种"一刀切"的方式虽然计算简单，但存在明显缺陷。模型中的不同部分往往具有不同的特征和重要性，就像一个复杂机器中的齿轮、弹簧、电路板各有不同的作用和结构。用同一种方式处理所有部分，必然会造成信息丢失。特别是当压缩比例较高时，这种方法往往导致模型性能急剧下降，就像用同一个尺寸的包装盒来装不同大小的物品，小的浪费空间，大的装不下。
另一方面，稀疏字典学习方法虽然理论上更灵活，但传统实现方式需要大量迭代计算。这就像要重新整理一个巨大的图书馆，需要反复调整书籍分类和摆放位置，直到找到最优方案。对于包含数十亿参数的大模型来说，这种迭代过程可能需要数天甚至数周时间，实用性大打折扣。
此外，现有方法大多采用统一的压缩策略，没有考虑到模型不同层次和不同组件的重要性差异。这就像对待一台精密仪器时，不区分核心处理器和外围电路的重要性，一律进行同样程度的简化，结果往往是关键功能受损。
二、COMPOT的核心创新思路
面对传统方法的种种局限，研究团队提出了COMPOT（Calibration-Optimized Matrix Procrustes Orthogonalization for Transformers）框架。这个名字虽然听起来复杂，但其核心思想却相当直观——既然不同的模型组件有不同的特点，为什么不为它们量身定制不同的压缩方案呢？
COMPOT的第一个关键创新是引入正交字典学习。回到图书馆的比喻，传统方法就像是强制要求所有书籍都必须按照同一个分类标准排列，而正交字典学习则允许为不同类型的书籍建立不同的分类体系。数学书可以按主题分类，小说可以按作者分类，工具书可以按使用频率分类。这种灵活性使得每种类型的内容都能以最适合的方式进行组织。
在技术层面，正交字典学习将原始的权重矩阵分解为两个部分：一个正交字典矩阵和一个稀疏系数矩阵。正交字典就像是一套标准的"基础构件"，而稀疏系数则告诉我们如何用这些构件来重建原始信息。由于字典是正交的（相当于各个构件之间相互独立），这种分解具有很好的数学性质，既能保证重建精度，又能简化计算过程。
COMPOT的第二个创新是开发了闭式解更新策略。传统的字典学习需要反复迭代优化，就像反复试验才能找到最佳的整理方案。而COMPOT通过巧妙的数学变换，将这个复杂的优化问题转化为可以直接求解的数学公式。这就像是找到了整理图书馆的标准操作手册，按照固定步骤就能快速达到最优效果，不再需要反复试验。
具体来说，在正交约束条件下，字典更新变成了经典的正交Procrustes问题，可以通过奇异值分解直接求得最优解。而稀疏编码步骤也简化为硬阈值操作——只保留最重要的几个系数，其余置零。这种简化不仅大幅提升了计算效率，还保证了解的最优性。
第三个创新是动态压缩分配策略。研究团队意识到，模型的不同部分对最终性能的贡献并不相同，就像人体的不同器官有不同的重要性一样。心脏和大脑显然比手指甲更关键，因此在"瘦身"时也应该区别对待。COMPOT通过分析各个权重矩阵的奇异值分布，自动识别每个部分的重要性，然后在全局压缩预算的约束下，为每个部分分配最合适的压缩率。
这种分配策略特别巧妙的地方在于，它不需要人工设定复杂的规则，而是通过数学方法自动发现最优分配方案。系统会将所有权重矩阵的奇异值汇集到一个全局池中，然后根据重要性排序，优先保留最重要的信息。同时，为了避免某些组件被过度压缩或压缩不足，系统还设置了上下限约束，确保每个部分都能得到合理的处理。
三、技术实现的精妙之处
COMPOT的技术实现体现了研究团队对数学理论和工程实践的深刻理解。整个压缩过程可以比作一次精心策划的搬家行动，需要既有总体规划，又有具体执行步骤。
首先是数据预处理阶段，也就是"搬家前的准备工作"。系统需要用少量校准数据来了解模型的运行特点，这就像搬家前要了解新房子的结构和布局。通过分析模型在处理这些校准数据时的激活模式，系统可以识别出哪些参数更活跃、哪些相对冗余。这个过程被称为"数据感知白化"，相当于为后续的压缩操作提供了精确的"房屋测量报告"。
接下来是核心的分解过程。对于每个权重矩阵，系统首先在"白化空间"中进行操作。白化空间就像是一个标准化的工作环境，在这里所有的操作都变得更加规整和可预测。在这个空间中，原始权重矩阵被分解为正交字典和稀疏系数两部分。
正交字典的更新使用Procrustes方法，这是一个经典的矩阵优化技术。可以把它想象成找到两个形状之间的最佳对应关系，就像拼图时寻找最匹配的拼接方式。由于限制了字典必须是正交的，这个优化问题有唯一的最优解，可以通过奇异值分解直接计算得出。
稀疏编码步骤则更加直观。在正交字典确定后，系统需要找到每一列数据在这个字典中的最佳稀疏表示。由于字典的正交性，这个问题的解就是简单的硬阈值操作——计算数据在字典各个方向上的投影，保留最大的几个投影值，其余设为零。这就像在众多颜料中只选择几种最重要的来调配目标颜色。
动态分配算法是整个系统的"智能调度中心"。它首先对所有权重矩阵进行规范化处理，确保不同矩阵之间具有可比性。然后计算每个矩阵的奇异值，并将所有奇异值汇总到一个全局列表中。系统会对这个列表进行排序，从小到大依次选择要舍弃的奇异值，直到达到预设的压缩目标。
这个过程中，系统还会实施多层约束机制。首先是最小压缩约束，确保每个矩阵都有一定程度的压缩，避免某些矩阵完全不被压缩而浪费全局预算。其次是最大压缩约束，防止某些关键矩阵被过度压缩而严重影响性能。最后是非有益分解处理，对于那些分解后反而增加存储量的矩阵，系统会智能地跳过分解，直接保持原始形式。
四、实验验证与性能表现
为了验证COMPOT方法的有效性，研究团队进行了大规模的实验验证。这些实验就像是对新药进行临床试验，需要在各种不同条件下测试其安全性和有效性。实验涵盖了多个主流模型架构、不同的应用领域以及各种压缩强度，形成了一个全面的性能评估体系。
在模型架构方面，研究团队选择了当前最具代表性的几个模型家族进行测试。Llama系列模型代表了当前大语言模型的主流技术路线，从1B参数的紧凑版本到30B参数的大型版本，覆盖了不同规模的使用场景。OPT系列模型提供了另一种架构设计的参考，而Qwen系列则代表了中文优化模型的特点。通过在这些不同架构上的测试，可以验证COMPOT方法的普适性。
应用领域的多样性也是实验设计的重要考虑。除了传统的文本处理任务，研究团队还测试了视觉-语言理解和语音识别等多模态应用。在视觉-语言任务中，他们使用了Qwen3-VL模型，在MMMU、OCRBench、RealWorldQA等标准测试集上评估性能。结果显示，即使在20%的高压缩率下，COMPOT方法仍能保持原模型66%的平均性能，而传统SVD方法在同样压缩率下性能下降到37%。
语音识别领域的测试使用了Whisper模型家族。这类模型的特点是需要处理连续的音频信号，对时序信息的保持要求很高。实验结果令人鼓舞：在LibriSpeech测试集上，压缩后的Whisper Large模型的词错误率仅从原始的2.74%上升到2.46%，甚至略有改善。这种现象可能是由于适度的正则化效果，类似于适当的"修剪"有时反而能让植物长得更好。
压缩强度的梯度测试揭示了COMPOT方法的稳健性。在20%压缩率（保留80%参数）时，大多数模型能够保持90%以上的原始性能。当压缩率提升到40%时，性能保持率通常在80-85%之间。即使在60%的极限压缩率下，多数模型仍能维持70%左右的性能，这对于资源受限的部署场景来说已经相当实用。
特别值得关注的是不同模型组件对压缩的敏感性差异。实验发现，注意力机制中的查询（Q）和键（K）投影相对更耐压缩，而值（V）投影和输出投影则更敏感。多层感知器（MLP）中的门控投影通常可以承受更高的压缩率。COMPOT的动态分配策略能够自动发现并利用这些差异，这正是其性能优势的重要来源。
与现有方法的对比实验进一步凸显了COMPOT的优势。与传统的SVD-LLM方法相比，COMPOT在各个压缩率下都表现出显著的性能优势。在与基于K-SVD的CoSpaDi方法的对比中，COMPOT不仅性能更好，计算时间也大幅缩短。以Llama3.2-1B模型为例，COMPOT的压缩时间比CoSpaDi快了约24倍，这种效率提升对实际应用具有重要意义。
五、与量化技术的完美结合
COMPOT方法的另一个重要优势是与后训练量化技术的良好兼容性。量化技术就像是将高清照片压缩为较低分辨率版本，通过减少每个参数的表示精度来降低存储需求。而COMPOT的结构化压缩则是减少参数总数。两种技术的结合就像是同时减少照片的分辨率和尺寸，能够实现更高的压缩效果。
在与GPTQ（一种先进的4位量化方法）的结合实验中，研究团队发现了令人惊喜的协同效应。单独使用GPTQ将模型量化到4位精度时，在Llama-7B模型上的WikiText-2困惑度为16.28。而先应用COMPOT压缩再进行4位量化后，困惑度降低到9.62，性能反而有所提升。
这种协同效应的原因可能在于，COMPOT的结构化分解为量化提供了更好的数值分布。通过正交字典分解，参数的数值范围变得更加规整，量化过程中的舍入误差得到了有效控制。同时，稀疏系数矩阵中的大量零值也为量化算法提供了额外的优化空间。
在实际的存储预算限制下，这种结合方式展现出了显著的实用价值。当目标是将模型压缩到原始大小的25%时，传统方法通常只能采用激进的量化策略，往往导致性能严重下降。而COMPOT+量化的组合方案可以采用更温和的量化设置（比如保留更高的精度），同时通过结构化压缩来达成存储目标，从而获得更好的性能保持。
这种技术组合对于边缘设备部署具有特殊意义。移动设备和嵌入式系统不仅存储空间有限，计算能力也相对较弱。COMPOT压缩后的模型不仅占用更少存储，由于参数数量的减少，推理速度也会相应提升。再加上量化技术带来的计算加速，整体的部署效率得到了大幅改善。
六、实际应用前景与挑战
COMPOT技术的成功验证为人工智能模型的实际部署开辟了新的可能性。这种压缩技术最直接的受益者是那些计算资源有限的应用场景。比如，智能手机上的语音助手、边缘计算设备上的图像识别系统、或者需要快速响应的在线服务等。
在移动设备应用方面，COMPOT的价值尤为突出。目前的大语言模型往往需要几十GB的存储空间和大量的运行内存，这对手机等移动设备来说是巨大的负担。通过COMPOT压缩，一个原本需要16GB存储的模型可能只需要3-6GB，这使得在手机上运行复杂AI模型变得现实。更重要的是，压缩后的模型不仅存储需求降低，推理速度也会相应提升，用户体验得到明显改善。
云服务部署是另一个重要的应用场景。对于云服务提供商来说，模型压缩直接转化为成本节约。存储成本的降低是显而易见的，但更重要的是运行时内存和计算资源的节约。一台服务器原本只能同时运行一个大模型实例，压缩后可能可以运行三到四个实例，服务能力成倍提升。这种效率改善最终会转化为更便宜的AI服务，让更多用户能够享受到先进AI技术的便利。
对于科研机构和小型公司来说，COMPOT技术降低了使用先进AI模型的门槛。原本需要昂贵的高端GPU才能运行的大模型，压缩后可能在普通的消费级显卡上就能正常工作。这种可访问性的改善有助于AI技术的普及和创新的民主化。
然而，COMPOT技术的实际应用也面临一些挑战。首先是压缩过程本身的计算开销。虽然COMPOT相比传统方法已经大幅提升了效率，但对于超大规模模型（比如千亿参数的模型）来说，压缩过程仍然需要大量计算资源。如何进一步优化压缩算法，或者开发分布式压缩方案，是未来需要解决的技术问题。
校准数据的质量和代表性是另一个重要考虑因素。COMPOT的效果很大程度上依赖于校准数据能否准确反映模型的实际使用模式。如果校准数据与真实应用场景差异较大，可能导致压缩效果不理想。这就需要在实际部署时仔细选择校准数据，确保其能够代表目标应用的特点。
模型更新和维护也带来了新的挑战。当原始模型需要更新时，是重新训练整个压缩模型，还是寻找增量更新的方法，这都需要进一步的研究和工程实践来解决。特别是对于需要持续学习和适应的AI系统，如何在保持压缩效果的同时支持模型演化，是一个有趣的研究方向。
七、技术发展趋势与未来展望
COMPOT技术的成功不仅在于其当前的性能表现，更重要的是它为模型压缩领域指明了新的发展方向。传统的"一刀切"压缩方法正在被更智能、更精细的技术所取代。这种趋势反映了人工智能领域从粗放式发展向精细化优化的转变。
自适应压缩策略代表了未来发展的一个重要方向。目前的COMPOT虽然已经实现了不同组件的差异化处理，但这种差异化主要基于静态的数学分析。未来的技术可能会更进一步，根据模型的实际使用模式和性能反馈来动态调整压缩策略。比如，系统可能会监控模型在不同任务上的表现，自动识别哪些组件对当前任务更重要，然后相应地调整压缩配置。
硬件感知的压缩优化是另一个值得关注的趋势。不同的计算硬件平台具有不同的特性：有些更适合稠密计算，有些更擅长稀疏操作；有些内存带宽较高，有些计算能力更强。未来的压缩技术可能会根据目标硬件的特性来定制压缩方案，实现硬件和算法的协同优化。
多模态模型的压缩也是一个具有挑战性的研究方向。随着AI系统越来越多地处理文本、图像、音频等多种模态的信息，如何在保持跨模态理解能力的同时实现有效压缩，需要新的理论和方法。COMPOT的成功经验为解决这类问题提供了有价值的启示。
压缩技术与模型架构设计的融合也值得期待。目前的做法是先设计模型架构，然后进行压缩。但未来可能会出现"压缩感知"的架构设计，即在设计模型时就考虑后续的压缩需求，让模型天然具备更好的可压缩性。这种设计理念可能会催生全新的模型架构。
自动化程度的进一步提升也是发展趋势之一。虽然COMPOT已经在很大程度上实现了自动化，但仍然需要一些人工设定的超参数。未来的技术可能会更加智能，能够根据具体的应用需求和约束条件，自动搜索最优的压缩配置，真正做到"一键压缩"。
在理论层面，研究人员正在探索更深层次的压缩原理。为什么某些信息可以被安全地丢弃，而另一些信息却至关重要？如何量化信息的重要性？这些基础理论问题的解答将为开发更高效的压缩方法提供指导。
说到底，COMPOT技术的出现标志着人工智能模型压缩领域进入了一个新的发展阶段。它不仅解决了当前大模型部署面临的实际问题，更重要的是为这个领域的未来发展奠定了坚实基础。通过巧妙地结合数学理论与工程实践，COMPOT展示了如何在保持模型核心能力的同时大幅降低资源需求。
这项研究的意义远超技术本身。它让先进的AI技术变得更加亲民，降低了使用门槛，有助于AI技术的普及和创新的民主化。当更多的开发者、研究者和企业能够轻松使用这些强大的AI工具时，整个社会都将从中受益。从这个角度看，COMPOT不仅是一项技术创新，更是推动AI技术普惠的重要推动力。
随着这项技术的不断完善和广泛应用，我们有理由相信，未来的AI系统将会更加高效、更加普及，为人类社会的发展带来更大的价值。有兴趣深入了解技术细节的读者，可以通过论文编号arXiv:2602.15200v1查阅完整的研究报告。
Q&A
Q1：COMPOT压缩方法与传统SVD压缩有什么根本区别？
A：传统SVD方法就像用一把万能钥匙处理所有锁，为整个权重矩阵找一个统一的低维表示。而COMPOT采用正交字典学习，允许不同部分用不同的"钥匙"，能够更灵活地处理模型各组件的差异，同时通过闭式解避免了传统字典学习的迭代计算，大幅提升效率。
Q2：COMPOT压缩后的模型能保持多少原始性能？
A：根据实验结果，在20%压缩率下COMPOT通常能保持90%以上的原始性能，40%压缩率时性能保持率在80-85%，即使60%的高压缩率下也能维持70%左右性能。这个表现明显优于传统SVD方法，特别是在高压缩率场景下优势更加明显。
Q3：普通开发者如何使用COMPOT技术压缩自己的模型？
A：目前COMPOT还主要处于研究阶段，代码已开源供研究使用。对于实际应用，开发者需要准备少量校准数据来分析模型特性，然后系统会自动识别各部分重要性并分配压缩比例，整个过程相对自动化，不需要复杂的手工调参。