算法论文8
新方法高效深度修剪大语言模型
机器学习AI算法工程
AI 摘要
论文提出基于滑动层合并的大模型深度修剪方法,分析层间相关性,动态融合连续层。实验表明该方法在零样本推理和再训练恢复上优于现有技术,还可与宽度修剪结合提升效果。
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一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

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