该研究提出了一种新技术，通过修剪状态空间组件来压缩大型语言模型，结合变换器和状态空间模型（SSM）架构，实现了高达40%的压缩，同时保持性能。引入了适用于多种模型尺寸和任务的群体感知修剪方法，专门针对Mamba模型。
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