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边缘修剪中的 Transformer 电路寻找
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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
本研究探索了基于Transformer的语音识别神经网络语言模型的模型修剪方法，发现数据驱动的修剪效果优于基于幅度的修剪，渐进式修剪在准确性方面表现更好，低秩逼近提供了尺寸减小和推理加速之间的最佳平衡。
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关键要点
- 研究了基于Transformer的语音识别神经网络语言模型的模型修剪方法。
- 探究了修剪框架的三个方面：准则、方法和调度器。
- 数据驱动的修剪效果优于基于幅度的修剪。
- 渐进式修剪在准确性方面表现更好，特别是在目标尺寸较小时。
- 低秩逼近在中等压缩程度下提供了尺寸减小和推理加速之间的最佳平衡。
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