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The Impact of Calibration Data on Pruning Large Language Models
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内容提要
本研究探讨了校准数据对大型语言模型剪枝性能的影响，结果表明，校准数据的质量比剪枝策略更为重要，尤其在高稀疏率情况下。提出的自生成校准数据策略显著提升了剪枝效果。
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关键要点
- 本研究探讨了校准数据对大型语言模型剪枝性能的影响。
- 校准数据的质量比剪枝策略更为重要，尤其在高稀疏率情况下。
- 提出的自生成校准数据策略显著提升了剪枝效果。
- 研究填补了校准数据在大型语言模型剪枝领域的空白。
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