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平衡行动：在稀疏模型中约束不平等影响
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种模型修剪策略，通过生成多个修剪掩码并选择最优掩码，以提高模型准确性和效率。在 GLUE 数据集实验中，该方法实现了最先进的性能。
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关键要点
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大而稀疏的模型在相同大小约束下比小而密集的模型更准确。
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提出了一种模型修剪策略，通过生成多个修剪掩码并选择最优掩码。
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采用有效的掩码选择规则，从候选掩码组中选择最佳掩码。
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引入早期掩码评估策略，以减少训练多个掩码的开销。
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在 GLUE 数据集的八个数据集上进行广泛实验，证明该方法在高稀疏水平下实现了最先进的性能。
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