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LLM-BIP：针对大语言模型的基于区块的重要性传播的结构化剪枝
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新剪枝指标LLM-BIP，旨在解决现有方法在评估连接重要性时的不准确性。该方法通过分析连接对变换器块输出的影响，显著提升了剪枝效果，实验结果显示准确性平均提高了3.26%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新剪枝指标LLM-BIP。
- LLM-BIP旨在解决现有方法在评估连接重要性时的不准确性。
- 该方法通过分析连接对变换器块输出的影响来提升剪枝效果。
- 实验结果显示，使用LLM-BIP的准确性平均提高了3.26%。
- 该方法在保持模型性能的同时，提升了剪枝效果。
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