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LLM-BIP: Structured Pruning for Large Language Models with Block-Wise Importance Propagation
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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。
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关键要点
- 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。
- LLM-BIP通过精确评估连接对变换器块输出的影响，显著提升了剪枝效果。
- 实验证明，LLM-BIP在多个推理任务中平均提高了3.26%的准确性。
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