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。