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Coecobrya
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新的CHASE框架通过几何感知方法增强AI模型工程
研究人员推出了一种新颖的几何感知模型工程框架CHASE（Channel-Aligned Structure Exploitation）。CHASE利用几何和光谱对齐（GSA）来分析已训练的神经网络，识别可应用于模型修改、重构和压缩的结构属性。该论文详细介绍了六种应用，包括参数高效微调、结构化剪枝补偿和模型合并，实验结果证明了CHASE在这些任务中的有效性。
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新的COEC框架提高了LLM剪枝的准确性
研究人员开发了一个名为COEC（Calibrated Orthogonal-Equivalence Compensation）的新的无训练框架，旨在减轻结构化剪枝后大型语言模型（LLMs）的准确性下降问题。COEC采用交替的左右正交旋转来处理保留的权重，在缩减的Stiefel流形上进行优化，并使用广义交叉验证进行正则化。在Llama-3、Llama-3.1和Qwen2.5模型上的实验表明，与现有的补偿方法相比，COEC在困惑度和零样本…