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E-Sparse: 通过基于熵的 N:M 稀疏性提升大型语言模型推理

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内容提要

该研究提出了E-Sparse修剪度量设计，利用信息熵提高大型语言模型的稀疏性准确性，快速优化信息分布和节省内存。实验结果表明，E-Sparse可以显著加速模型推理，同时实现内存节省。

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标签

E-Sparse 信息熵 内存节省 大型语言模型 模型推理 稀疏性
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