BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-09T00:00:00Z LLM-BIP: Structured Pruning for Large Language Models with Block-Wise Importance Propagation 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新剪枝指标LLM-BIP，旨在提高现有结构化剪枝方法在评估连接重要性时的准确性。通过精确评估连接对变换器块输出的影响，该方法显著提升了剪枝效果，实验证明在多个推理任务中平均提高了3.26%的准确性。 🏷️ 标签 models 准确性提升 剪枝指标 变换器块 推理任务 连接重要性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
