该研究提出了一种新的剪枝方法——最优脑细胞凋亡（OBA），旨在解决卷积神经网络和变换器在计算效率和资源需求方面的挑战。通过计算参数的Hessian-向量乘积值，提升了剪枝的精确度，实验结果在多个数据集上表现优异。

本研究提出了一种名为PGB的剪枝方法，旨在解决大型预训练语言模型（如BERT）的推理速度和内存使用问题。PGB通过识别重要权重并剪除不重要权重，提高了模型的压缩效率和稀疏性，同时保持了准确性。

论文提出了一种名为MaskLLM的可学习半结构化剪枝方法，通过大规模数据集学习N:M掩码，以降低大型语言模型的计算开销。该方法支持跨任务的稀疏模式迁移学习，显著提升模型性能和训练效率。实验结果表明，MaskLLM在多个大型语言模型上表现优异。

本文提出了一种针对PETL模型的剪枝方法SLS，通过特征级分析评估参数重要性，有效解决冗余参数问题。SLS在VTAB-1k基准测试中优于传统剪枝方法，提升了模型的存储效率和准确性，并动态识别冗余参数，确保剪枝过程不增加存储开销。

本研究提出了一种剪枝方法，解决了提升树集成模型可解释性和推理时间长的问题。修剪后模型保持预测功能不变，能够减小模型规模同时保持高性能，具有实际应用价值。

本文介绍了一种名为FinerCut的剪枝方法，可剪枝Transformer网络中的自注意力层和前馈神经网络层，实现模型精简、可解释、多任务的效果。FinerCut的效果更好，无需微调或后剪枝重建。该方法提供了可视化工具，为未来的语言模型设计提供了灵感。

本文介绍了一种名为FinerCut的剪枝方法，用于剪枝Transformer网络中的自注意力层和前馈神经网络层，以达到模型精简、可解释、多任务的效果。与之前的方法相比，FinerCut的效果更好，无需微调或后剪枝重建。该方法还提供了可视化工具，为未来的语言模型设计提供了灵感。

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。