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GradMAP
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新的 GradMAP 方法将 LLM 层剪枝速度提高了 4 倍
研究人员开发了 GradMAP，一种用于剪枝大型语言模型 (LLM) 层以降低计算成本的新颖方法。该技术利用单次反向传播的梯度幅度来有效评估层的重要性，并采用投影补偿矩阵来减轻性能下降。实验表明，GradMAP 在剪枝速度上比现有方法提高了四倍，同时保持了卓越的性能。
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GradMAP AI 学会去中心化电网边缘设备控制，训练速度更快
研究人员开发了 GradMAP，一种新颖的基于梯度的多智能体近端学习方法，用于协调去中心化的电网边缘设备。该方法为每个智能体训练独立的神经网络策略，不共享参数，仅使用局部观测进行决策。GradMAP 在离线训练期间嵌入可微分潮流模型，以传播约束违反并更新策略，与现有基准相比，显著加快了训练速度。