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Bias Shift Compensation

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TOOL · CL_300656 · Oct 15 · 04:00

新的SARATHI框架增强了结构化LLM剪枝

研究人员推出SARATHI，一个旨在改进大型语言模型（LLM）结构化剪枝的新颖框架。该方法将神经元选择和权重重构阶段解耦，解决了先前将这些过程耦合在一起的方法的局限性。SARATHI使用无数据的NMF残差子空间探测器进行神经元评分，并使用自适应OBS组件进行权重重构，显著降低了内存需求。偏置偏移补偿步骤通过纠正激活漂移（尤其是在LayerNorm后的架构中）进一步提高了性能。实验证明了SARATHI在各种模型和稀疏度水平上的有效性，实…

新的SARATHI框架增强了结构化LLM剪枝