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。