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超越大小：梯度如何塑造大型语言模型的剪枝决策
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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
该文章介绍了一种利用结构修剪技术从大型语言模型生成更小但功能强大的语言模型的方法。通过 Sheared-LLaMA 系列，成功将 LLaMA2-7B 模型修剪为 1.3B 和 2.7B 参数，优于等规模的开源模型，并提供了使用结构修剪来构建更小型语言模型更具成本效益的佐证。
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关键要点
- 利用结构修剪技术生成更小但功能强大的语言模型。
- 通过 Sheared-LLaMA 系列，将 LLaMA2-7B 模型修剪为 1.3B 和 2.7B 参数。
- 修剪后的模型优于等规模的开源模型。
- 提供了使用结构修剪构建更小型语言模型的成本效益佐证。
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