本研究提出了一种新的结构化剪枝框架SPAP，旨在优化大型语言模型的计算和内存需求。SPAP通过混合整数优化和交替最小化算法，解决了性能下降和微调成本高的问题，实验证明其在推理速度和内存效率上优于现有方法。

本文提出了一种新的两阶段框架2SSP，用于大语言模型的结构化剪枝，结合宽度和深度剪枝策略。该方法在多种稀疏率下显著提升了语言建模和下游任务的性能，并显著缩短了剪枝时间。

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。

该研究探讨了通过结构化剪枝技术提高大型语言模型的压缩效果和推理速度。采用稀疏剪枝方法，实验表明可实现20倍的参数压缩而不损失性能。此外，提出了无标签数据的剪枝框架和新型BlockPruner方法，显著提升了模型的部署效率和任务性能。

本研究探讨了多语言预训练语言模型的结构化剪枝，提出了一种动态稀疏化方法以适应不同模型大小。研究表明，温度缩放和标签平滑等技术能有效提高模型在零样本场景下的校准性，并提出了LLM-Pruner方法以压缩模型，同时保持其性能。此外，通过实证研究评估了校准数据对LLM性能的影响，并提出了改进校准性的策略。

本研究提出了混合压缩模型LoRAP，增强了Transformer模型的低秩特性，并引入无梯度的结构化通道剪枝方法。通过结构修剪技术，成功将LLaMA2-7B模型压缩为1.3B和2.7B参数，并在多项任务中超越现有方法。研究还展示了自适应剪枝策略，显著减少参数和计算量，同时保持模型精度。

深度学习的复杂模型需要高效的稀疏化技术。贝叶斯稀疏化方法能够提高计算效率和模型性能，研究表明其在参数修剪方面优于现有方案，适用于多种深度学习架构。通过结构化剪枝和动态修剪，研究实现了显著的加速和性能提升，同时降低了存储和计算成本。

本文提出了一种创新的大规模语言模型压缩方法，通过降阶建模和重参数化，在内存和时间限制下逐层压缩十亿级模型。该方法结合低秩分解和结构化剪枝，显著提高了训练和推理速度，适用于BERT模型的微调，表现优于现有技术。

本文提出了一种增强稀疏化范式的结构化剪枝框架（STP），通过自蒸馏技术维持剪枝权重并提升模型表现。研究表明，STP在极度剪枝情况下仍能保持高准确率，且在自然语言处理领域的稀疏剪枝技术相比传统方法效果显著，实现了参数和计算量的大幅压缩而不损失性能。

该研究设计了一种稀疏训练过程，通过考虑激活的最终位置来诱导半结构化激活稀疏性。在图像分类和目标检测任务中评估，结果显示该方法在ResNet18模型上实现了1.25倍的加速，仅有1.1%的最小精度降低。与结构化剪枝方法相结合，该方法在延迟和准确性之间取得了平衡，优于仅采用结构化剪枝技术的模型。

该研究评估了基于结构化剪枝在多语言预训练语言模型上的设置、算法和效率，并提出了一种动态稀疏化的方法。实验结果填补了关于多语言预训练模型上的结构化剪枝研究的空白，为未来的研究提供启示。

通过结构化剪枝方法，实现了高稀疏度和低FLOPs的网络优化，同时在分类和分割问题上表现优于先进水平，避免了昂贵的稀疏矩阵运算。