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PAT：大语言模型的剪枝感知调优
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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
本研究提出了剪枝感知调优（PAT）方法，解决了大语言模型的内存和计算需求问题。通过引入混合稀疏化模块（HSM），该方法在模型微调的同时进行结构剪枝，提高了效率和性能。实验结果显示，与LoRA微调模型相比，速度和准确性都有显著提高。
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关键要点
- 本研究提出了剪枝感知调优（PAT）方法，解决了大语言模型的内存和计算需求问题。
- 该方法通过引入混合稀疏化模块（HSM），在模型微调的同时进行结构剪枝。
- 剪枝感知调优方法提高了模型的效率和性能。
- 实验结果显示，与LoRA微调模型相比，PAT方法在速度和准确性上都有显著提高。
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