该文综述大语言模型稀疏激活研究，指出ReLU、ReLU²激活、稀疏训练及E-Sparse等方法可降低推断计算量、提升效率并节省显存，同时保持精度；还探讨了激活的稀疏线性组合建模及自适应激活函数对分类性能的影响。

ProSparse: 大型语言模型中引入并增强内在激活稀疏性
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