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        NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技術,大語言模型稀疏化

        AIGC動態7個月前發布 機器之心
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        NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技術,大語言模型稀疏化革命

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        原標題:NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技術,大語言模型稀疏化
        關鍵字:模型,全局,局部,性能,問題
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本篇工作已被NeurIPS(2024 Conference on Neural Information Processing Systems)會議接收,文章第一作者為美國埃默里大學的博士生白光霽,通訊作者為趙亮教授,來自埃默里大學計算機系。共同作者包括美國阿貢國家實驗室的Yijiang Li和Kibaek Kim,以及埃默里大學的博士生凌辰。該研究主要探討了大語言模型的全局剪枝方法,旨在提高預訓練語言模型的效率。該成果的發表為大模型的剪枝與優化研究提供了新的視角,并在相關領域具有重要的應用潛力。論文標題:SparseLLM: Towards Global Pruning of Pre-trained Language Models論文鏈接:https://ar


        原文鏈接:NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技術,大語言模型稀疏化

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