Wanda や SparseGPT のような剪定（プルーニング）手法を用いて LLM のサイズを削減し、推論を高速化します。再訓練を伴わずにモデルを圧縮する場合、50% 程度のスパース化で精度低下を最小限に抑えたい場合、またはハードウェアアクセラレータ上で高速な推論を実現したい場合に有用です。非構造化プルーニ…
Wanda や SparseGPT のような剪定（プルーニング）手法を用いて LLM のサイズを削減し、推論を高速化します。再訓練を伴わずにモデルを圧縮する場合、50% 程度のスパース化で精度低下を最小限に抑えたい場合、またはハードウェアアクセラレータ上で高速な推論を実現したい場合に有用です。非構造化プルーニング...
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