本文探讨了在小型语言模型中实现稀疏激活的方法，提出了E-Sparse和ProSparse技术，显著提高了模型的稀疏性和推理速度，同时保持较高的准确性。研究表明，通过创新的剪枝和量化方法，可以在不牺牲性能的情况下实现更高的计算和内存效率。