团队举例称，当人们使用ChatGPT时，请求会被发送到OpenAI公司的后端服务器进行处理。这一过程不仅成本高昂、能耗巨大，通常还很慢。如果用户想要使用消费级图形处理单元运行LLM，就需要对这些LLM进行压缩。

CALDERA算法通过减少LLM冗余并降低信息层的精度来发挥作用。“瘦身”后的LLM更加精简，可在手机或笔记本电脑等设备上存储和访问，同时提供了与未压缩版本几乎一样准确而微妙的性能。

虽然CALDERA并非首个压缩LLM的算法，但其独特之处在于兼具“低精度”和“低排序”两种特性。其中，“低精度”减少了比特数，加快了数据存储和处理速度。而“低排序”则降低了LLM数据中的冗余。

团队表示，使用CALDERA压缩的LLM可能适用于那些对精度要求不是最高的场景。此外，用户可在智能手机或笔记本电脑等设备上对压缩后的LLM进行微调，这使其能根据特定需求调整模型来增强隐私，而无需与第三方共享敏感数据。

不过团队也提醒道，在智能手机或笔记本电脑上运行LLM，可能会占用设备内存。