本研究综述了OOD检测的最新进展，提出了训练驱动和无训练依赖的分类方法。强调了大规模预训练模型在OOD检测中的重要性，并探讨了评估场景及未来研究方向。对提出新方法和扩大实际应用范围具有重要意义。

LoRAPrune是一个高性能的大规模预训练模型微调和部署框架，使用PEFT感知的剪枝标准和LoRA的梯度值和梯度重要性估计来删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。实验结果表明，在各个任务中都达到了最先进的结果，并在VTAB-1k基准测试中产生了比幅度和移动剪枝方法高的平均Top-1准确率。

LoRAPrune是一个高性能的大规模预训练模型微调和部署框架，使用PEFT感知的剪枝标准和LoRA的梯度值和梯度重要性估计，通过迭代剪枝过程删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。实验结果表明，在各个任务中都达到了最先进的结果，并在VTAB-1k基准测试中，使用可训练参数的仅0.76％，比幅度和移动剪枝方法高5.7％和4.3％，同时保留微调优点和PEFT方法的性能。

LoRAPrune是一个用于高性能大规模预训练模型的高效微调和部署的框架。它使用PEFT感知的剪枝标准和基于LoRA的梯度值和梯度重要性估计，通过迭代剪枝过程删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。实验结果表明，该方法在各个任务中达到了最先进的结果，并在VTAB-1k基准测试中，使用可训练参数的仅0.76％，比幅度和移动剪枝方法高5.7％和4.3％，同时保留微调优点，实现与PEFT方法可比较的性能。