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DRPruning: Efficient Large Language Model Pruning through Distributionally Robust Optimization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了DRPruning方法，利用分布鲁棒优化技术应对大型语言模型在规模和计算成本上的挑战。实验结果显示，该方法在单语和多语言环境中表现优越，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了DRPruning方法，旨在应对大型语言模型在规模和计算成本上的挑战。
- DRPruning方法采用分布鲁棒优化技术，以恢复跨域的平衡性能并增强模型的鲁棒性。
- 实验结果表明，DRPruning在单语和多语言环境中表现优越，优于同等规模的模型。
- 该方法具有广泛的应用潜力。
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