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One-shot Pruning of BERT through Weight Grouping and Arrangement
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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
本研究提出了一种名为PGB的剪枝方法，旨在解决大型预训练语言模型（如BERT）的推理速度和内存使用问题。PGB通过识别重要权重并剪除不重要权重，提高了模型的压缩效率和稀疏性，同时保持了准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为PGB的剪枝方法，旨在解决大型预训练语言模型（如BERT）的推理速度和内存使用问题。
- PGB通过识别重要权重并剪除不重要权重，提高了模型的压缩效率和稀疏性。
- 该方法在计算成本和准确率方面优于现有的先进剪枝方法。
- PGB是一种新型的半结构性一次性剪枝方法。
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