CoFi是一种新的剪枝方法，结合了粗细粒度模块的剪枝决策，并采用分层蒸馏策略将知识从未剪枝模型转移到已剪枝模型。实验表明，CoFi方法在GLUE和SQuAD数据集上具有更高的效率和效果，同时无需使用无标注数据。
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