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SPAP：通过交替优化和惩罚方法进行结构化剪枝
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的结构化剪枝框架SPAP，旨在优化大型语言模型的计算和内存需求。SPAP通过混合整数优化和交替最小化算法，解决了性能下降和微调成本高的问题，实验证明其在推理速度和内存效率上优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的结构化剪枝框架SPAP。
- SPAP旨在优化大型语言模型的计算和内存需求。
- 该框架解决了现有方法的性能下降和高昂的微调成本问题。
- SPAP通过混合整数优化模型制定剪枝决策。
- 采用交替最小化算法来实现优化。
- 实验证明SPAP在推理速度和内存效率上优于现有方法。
- SPAP为减枝大型语言模型提供了实用的解决方案。
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