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Comprehensive Tuning and Structural Pruning for Domain-Specific Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新方法ATP，通过可训练的剪枝决策生成器动态识别最优子结构，解决了领域特定大型语言模型剪枝技术的不足，显著提升了法律和医疗领域的模型性能。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法ATP，旨在解决领域特定大型语言模型剪枝技术的不足。
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当前剪枝技术在fine-tuning过程中未根据更新权重调整剪枝决策。
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ATP方法通过可训练的剪枝决策生成器动态识别最优子结构。
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该方法显著提升了法律和医疗领域模型的性能。
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