BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-24T00:00:00Z E-Sparse: 通过基于熵的 N:M 稀疏性提升大型语言模型推理 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 E-Sparse 信息熵 内存节省 大型语言模型 模型推理 稀疏性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
