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Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness
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内容提要
本研究提出了一种自适应剪枝方法（SAAP），旨在解决大型语言模型在资源受限设备上的部署问题。SAAP通过自适应重要性指标和模块排名，降低计算和内存成本，同时保持模型性能。实验结果表明，SAAP在准确性和生成速度上显著优于现有方法，具有实际应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应剪枝方法（SAAP），旨在解决大型语言模型在资源受限设备上的部署问题。
- SAAP通过自适应重要性指标和模块排名，降低计算和内存成本，同时保持模型性能。
- 实验结果表明，SAAP在准确性和生成速度上显著优于现有方法，具有实际应用价值。
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