NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技术,大语言模型稀疏化革命
原文中文,约8200字,阅读约需20分钟。发表于: 。本文介绍了NeurIPS 2024接收的研究,提出了大语言模型的全局剪枝方法SparseLLM。该框架通过将全局问题分解为子问题,实现高效优化,超越现有方法。实验显示,SparseLLM在高稀疏度下仍保持优异性能,特别是在大规模模型中表现突出,为模型压缩提供了新视角和应用潜力。
本文介绍了NeurIPS 2024接收的研究,提出了大语言模型的全局剪枝方法SparseLLM。该框架通过将全局问题分解为子问题,实现高效优化,超越现有方法。实验显示,SparseLLM在高稀疏度下仍保持优异性能,特别是在大规模模型中表现突出,为模型压缩提供了新视角和应用潜力。