优化大型语言模型的压缩方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于层序之差异，我们提出了 LLM-Streamline 方法，该方法通过对模型中不重要的层进行剪枝和轻量级模型的替代训练，以减轻剪枝所引起的性能下降，并在综合实验中展示了其优于现有模型剪枝方法的效果。
提出了一种名为Layer Collapse (LaCo)的逐层修剪方法，可快速减小模型大小并保留模型结构。实验证明，在修剪比例为25-30%时，该方法保持了超过80%的平均任务性能，优于现有的结构修剪方法。还进行了后训练实验，验证了该方法有效继承了原始模型的参数，并评估了大型语言模型在不同修剪比例下的性能。
