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优化大型语言模型的压缩方法
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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
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。
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关键要点
- 提出了一种名为Layer Collapse (LaCo)的逐层修剪方法。
- 该方法通过将后置模型层折叠到先前层，实现模型大小的快速减小。
- 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。
- LaCo方法显著优于现有的结构修剪方法。
- 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。
- 从逐层相似性的角度讨论了提出该方法的动机。
- 评估了大型语言模型在不同修剪比例下的性能。
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