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基于凸优化的分层后训练修剪器应用于大型语言模型
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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
LoRAPrune是一个高性能的大规模预训练模型微调和部署框架，使用PEFT感知的剪枝标准和LoRA的梯度值和梯度重要性估计来删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。实验结果表明，在各个任务中都达到了最先进的结果，并在VTAB-1k基准测试中产生了比幅度和移动剪枝方法高的平均Top-1准确率。
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关键要点
- LoRAPrune是一个高性能的大规模预训练模型微调和部署框架。
- 该框架使用PEFT感知的剪枝标准和LoRA的梯度值及重要性估计来删除冗余参数。
- LoRAPrune实现了高精度和高压缩比的目标。
- 实验结果显示，该方法在各个任务中达到了最先进的结果。
- 在VTAB-1k基准测试中，使用可训练参数的仅0.76%，平均Top-1准确率比幅度和移动剪枝方法高5.7%和4.3%。
- 该方法在保留微调优点的同时，实现了与PEFT方法可比较的性能。
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