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LLM裁剪与蒸馏实践：Minitron方法
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）的部署挑战在于修剪方法需要重新训练，而新的后训练修剪方法可以无需重新训练进行修剪。为了高效确定修剪度量标准，研究人员开发了一个自动框架，使用遗传编程搜索符号修剪度量标准。实验结果表明，该框架在语言建模和零样本任务上的性能优于现有方法。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）面临部署挑战，修剪方法需要重新训练，成本高且计算需求大。
- 后训练修剪方法允许在无需重新训练的情况下进行修剪，但需要人工专家参与和试错。
- 研究人员开发了一个自动框架，使用遗传编程搜索符号修剪度量标准，以高效确定修剪度量标准。
- 该框架设计了细致的搜索空间，涵盖现有修剪度量标准，发现潜在的符号修剪度量标准。
- 提出对立运算简化策略以增加种群多样性，允许自动生成符号修剪度量标准。
- 实验结果表明，Pruner-Zero在语言建模和零样本任务上性能优于现有的后训练修剪方法。
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