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Maximum Redundancy Pruning: Principle-Driven Layer-Wise Sparse Allocation for Large Language Models
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内容提要
本研究提出最大冗余剪枝算法，针对大型语言模型的稀疏分配问题，通过逐层剪除冗余性高的层次，实现更优的稀疏分配，效果优于传统方法。
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关键要点
- 本研究提出最大冗余剪枝算法，针对大型语言模型的稀疏分配问题。
- 研究揭示了大型语言模型逐层剪枝敏感性高度不均匀的关键发现。
- 最大冗余剪枝算法通过逐步剪除冗余性最高的层次，实现更优的逐层稀疏分配。
- 该算法在多个基准测试中展现了优于传统方法的效果。
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