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MINI-LLM: 大语言模型的内存高效的结构化剪枝
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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
本研究提出了一种针对LLMs的模型修剪技术，通过互信息估计和调参来指导修剪过程，强调深度学习模型的可解释性。同时，还探讨了大规模模型和小规模模型的修剪差异，并展示了所提出模型的优越性。
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关键要点
- 提出了一种针对LLMs的模型修剪技术
- 强调深度学习模型的可解释性
- 通过互信息估计和调参指导修剪过程
- 探讨大规模模型和小规模模型的修剪差异
- 展示所提出模型相对于现有模型的优越性
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