# LRCC maakt low-rank gecomprimeerde LLM’s tokenafhankelijk

> Met de nieuwe LRCC-methode kunnen Llama- en Qwen-modellen per token kiezen voor een lichtere of uitgebreidere route. Dat verhoogt de nauwkeurigheid zonder extra hardware.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/nl/lrcc-adds-token-dependent-computation-to-low-rank-compressed-llms

Onderzoekers introduceerden Low-Rank Conditional Computation (LRCC), een methode om gecomprimeerde taalmodellen slimmer te maken. Elk Transformer-blok krijgt een kleine router die op basis van het huidige token uit meerdere low-rank-routes kiest. Alleen de routers worden getraind; de low-rank-matrices blijven bevroren. Tests met Llama‑2‑7B, Llama‑3.2‑1B en Qwen lieten zien dat LRCC de nauwkeurigheid op downstreamtaken bij Llama‑2‑7B met 7.6 punten verhoogde ten opzichte van statische low-rank-compressie, en bij dezelfde decodeersnelheid een lagere perplexiteit opleverde.

## De feiten

- 7.6 procentpunt winst in gemiddelde nauwkeurigheid op downstreamtaken bij Llama‑2‑7B
- Artikel gepubliceerd op 2026‑10‑08

## Waarom het ertoe doet

Ontwikkelaars kunnen goedkopere modellen draaien die zich per token aanpassen en nauwkeurig blijven. Dat bespaart rekenkosten voor toepassingen met Llama of Qwen.

## Bronnen en referenties

1. [LRCC: Generalizing Low-Rank Compression with Conditional Computation](https://arxiv.org/abs/2610.08858) – arXiv, 2026-10-08

Laatst bijgewerkt: 2026-10-08