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Mosaic: Composite Projection Pruning for Resource-Efficient Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种复合投影剪枝方法，以解决大语言模型在硬件部署中的高计算和内存需求。实验结果表明，该方法使马赛克系统速度提升7.19倍，困惑度降低84.2%，准确性提高31.4%。
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关键要点
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本研究提出了一种复合投影剪枝方法，解决大语言模型在硬件部署中的高计算和内存需求。
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复合投影剪枝结合了不规则剪枝和结构化剪枝的优点。
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该方法在降低模型尺寸的同时保持了准确性。
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实验结果显示，使用复合投影剪枝的马赛克系统速度提升7.19倍。
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模型的困惑度降低了84.2%，准确性提高了31.4%。
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