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Systematic Weight Evaluation for Large Language Models: Enhancing Performance and Sustainability
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内容提要
本研究提出了一种系统化的权重重要性评估方法，以解决大型语言模型（LLMs）在训练中面临的高计算资源和环境影响问题。实验结果表明，适度修剪模型可以提高效率并降低损失，而过度修剪则会损害性能，强调了优化人工智能模型以实现可持续发展的必要性。
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关键要点
- 本研究提出了一种系统化的权重重要性评估方法，以解决大型语言模型在训练中面临的高计算资源和环境影响问题。
- 实验结果表明，适度修剪模型可以提高效率并降低损失。
- 过度修剪会严重影响模型性能，强调了优化人工智能模型以实现可持续发展的必要性。
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