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变化是唯一的不变：基于层冗余的动态LLM切片
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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
本文提出了一种新方法，通过动态层特定修剪来压缩大型语言模型，克服了传统切片的局限性。研究表明，该方法在保持模型性能的同时，甚至在某些情况下提升了性能。
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关键要点
- 提出了一种通过动态层特定修剪来压缩大型语言模型的新方法。
- 该方法克服了传统切片方法的局限性。
- 利用层冗余（LR）评分实现切片效率与模型性能的最佳平衡。
- 研究表明，动态切片不仅保持了模型性能，甚至在某些情况下提升了性能。
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