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Significance-Driven Dynamic Token Pruning for Large-Scale Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种显著性驱动的动态令牌剪枝框架（SDTP），旨在解决大规模语言模型在长序列推理中的计算复杂性问题。SDTP通过分层剪枝65%的输入令牌，显著降低计算量，提高推理速度，同时保持模型性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种显著性驱动的动态令牌剪枝框架（SDTP）。
- SDTP旨在解决大规模语言模型在长序列推理中的计算复杂性问题。
- 该框架能够根据输入上下文逐步动态地剪去冗余令牌。
- 研究表明，通过分层剪枝65%的输入令牌，SDTP显著减少计算量。
- SDTP实现了推理速度的提升，同时保持了相当的模型性能。
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