无须重新训练的高精度基础模型剪枝

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本研究解决了基础模型和大型语言模型（LLMs）在部署时面临的巨大参数和计算开销问题。提出了一种新的层级压缩方法，能够在后期剪枝中同时剪掉多个权重，避免了传统剪枝技术需要冗长的训练过程，显著提升了剪枝后的精度和性能，实验结果显示该方法在多种LLM上优于现有的最先进技术。

研究提出了一种层级压缩方法，通过结构化剪枝技术如LLM-Pruner、Compresso和FLAP，解决大型语言模型在部署时的参数和计算开销问题。这些方法提升了模型性能和效率，适用于多任务求解和语言生成，减少存储需求并提高推理速度，支持自然语言处理应用的普及。