DenoiseRotator是一种新型的大模型剪枝技术，通过“重要性浓缩”优化参数分布，增强剪枝的鲁棒性并减少性能损失。该方法与现有剪枝算法兼容，已在NeurIPS会议上发表，适用于大规模语言模型的高效压缩。
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