本研究提出了Edge-LLM框架，通过逐层剪枝和量化策略提高大型语言模型的调整效率，实现计算加速2.92倍，内存减少4倍，同时保持任务准确性。

CE-CoLLM：通过云-边缘协作实现高效和自适应的大型语言模型
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