BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-15T00:00:00Z TrimLLM: Progressive Layer Dropping for Domain-Specific Large Language Models 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出TrimLLM方法，通过逐层丢弃减少大语言模型的深度，提升推理速度，最高可达5.7倍，同时在60%模型压缩比下保持准确性，解决了性能、延迟与隐私的平衡问题。 🏷️ 标签 TrimLLM models 大语言模型 性能平衡 推理速度 模型压缩 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
