本研究提出了一种基于最小最大优化的掩膜学习新范式，旨在应对大语言模型（LLM）规模增长带来的部署与推理挑战，确保剪枝模型的结构均匀性并保持高性能。

MaskPrune: Mask-based Hierarchical Uniform Structure Pruning for Large Language Models
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