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CE-CoLLM：通过云-边缘协作实现高效和自适应的大型语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Edge-LLM框架，通过逐层剪枝和量化策略提高大型语言模型的调整效率，实现计算加速2.92倍，内存减少4倍，同时保持任务准确性。
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关键要点
- 本研究提出了Edge-LLM框架，旨在提高大型语言模型的调整效率。
- Edge-LLM通过逐层剪枝和量化策略减少计算开销。
- 采用自适应层调整和投票方案减少反向传播深度，从而降低内存开销。
- 引入互补硬件调度策略以处理不规则计算模式，实现高效计算和数据移动。
- 实验结果表明，Edge-LLM在保持任务准确性的情况下，实现了2.92倍的计算加速和4倍的内存减少。
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