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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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标签

models 准确性提高 复合投影剪枝 大语言模型 硬件部署 速度提升
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