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APT: 自适应剪枝和调整预训练语言模型用于高效训练和推理
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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，通过迭代剪枝过程删除冗余参数，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，使用可训练参数的仅0.76％，比幅度和移动剪枝方法高5.7％和4.3％，同时保留微调优点和PEFT方法的性能。
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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。
- 通过迭代剪枝过程删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。
- 实验结果显示在各个任务中达到了最先进的结果。
- 在VTAB-1k基准测试中，仅使用0.76%的可训练参数，Top-1准确率比幅度和移动剪枝方法高5.7%和4.3%。
- LoRAPrune保留了微调优点，并实现与PEFT方法可比较的性能。
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