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Adaptive Structural Pruning: Efficient Training of Small 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
本文提出了一种自适应剪枝方法（Adapt-Pruner），旨在解决小型语言模型训练中的高计算成本和性能下降问题。通过逐层自适应剪枝与后续训练的结合，显著提升了模型性能并降低了计算复杂度，实验结果表明其优于传统剪枝方法。
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关键要点
- 提出了一种自适应剪枝方法（Adapt-Pruner），旨在解决小型语言模型训练中的高计算成本和性能下降问题。
- 通过逐层自适应剪枝与后续训练的结合，显著提升了模型性能并降低了计算复杂度。
- 实验结果表明，Adapt-Pruner在多个基准测试中优于传统剪枝方法，并能恢复小型模型的性能。
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