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Tianhao Qian
Tianhao Qian
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新的大语言模型剪枝技术旨在减小模型尺寸并提高效率
研究人员开发了用于剪枝大语言模型（LLMs）的新方法，以减小其尺寸和计算需求。一种方法，Global RKU-GISP，使用新颖的“全局相对动力学效用”指标来比较和选择LLM不同层之间的通道，在Qwen-2.5-7B上测试时，在各种稀疏度水平下模型性能均有显著提高。另一种方法，IrekoGPT，将预训练的LLM转化为“可瘦身”模型，可以在推理时调整其宽度，该方法基于SliceGPT，并在Llama和Qwen模型上展示了优于简单瘦身技术…
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新的PAC-CF方法改进了LLM引导搜索的剪枝
研究人员推出了一种新颖的PAC-CF方法，用于校准LLM引导搜索中的不可逆前沿剪枝。该方法将树剪枝构建为一个PAC保证的决策问题，解决了可能导致有效解决方案被移除的不可约偏差。PAC-CF从验证器有效延续中的得分赤字中推导出一致性裕度，提高了跨不同领域的效用并降低了工作量指标。