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SHARCS: 通过动态宽度子网络进行有效的 Transformer 路由
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内容提要
SHARCS是一种自适应推理方法，通过训练路由器将不同难度的输入样本定向到具有不同宽度的子网络，能够泛化到不同的架构，提高效率并且能够在几乎不损失准确性的情况下提供2倍的推理加速。
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关键要点
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SHARCS是一种自适应推理方法。
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SHARCS通过训练路由器将不同难度的输入样本定向到不同宽度的子网络。
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SHARCS在准确性与FLOPs方面优于或补充现有的逐样本自适应推理方法。
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SHARCS能够泛化到不同的架构。
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SHARCS可以应用于压缩和高效的Transformer编码器以提高效率。
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SHARCS在几乎不损失准确性的情况下提供2倍的推理加速。
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