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LLM-Rank：一种图论方法用于剪枝大型语言模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在BERT模型剪枝中，提出了一些通用指南，包括与目标稀疏度相关的训练、稀疏化和学习率调整方法，以及知识蒸馏的参数化。这些方法在BERT剪枝和SMC基准上取得了优异成果，表明经典剪枝方法通过正确应用也能获得竞争性结果。
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关键要点
- 提出了一组成功剪枝的通用指南。
- 指南包括与目标稀疏度相关的训练、稀疏化和学习率调整方法。
- 强调在大规模语言模型上进行知识蒸馏时的适当参数化。
- 这些方法在经典 BERT 剪枝基准和 SMC 基准上取得了最先进的结果。
- 表明经典的渐进磁度剪枝方法可以通过正确应用获得竞争性结果。
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