使用Wanda和SparseGPT等剪枝技术减小LLM的大小并加速推理。当在不重新训练的情况下压缩模型时使用，达到50%的稀疏性，且精度损失最小，或在硬件加速器上实现更快的推理。涵盖非结构化剪枝、结构化剪枝、N:M稀疏性、幅度剪枝和一次性方法。Emerging Techniques, Model Prunin…
使用Wanda和SparseGPT等剪枝技术减小LLM的大小并加速推理。当在不重新训练的情况下压缩模型时使用，达到50%的稀疏性，且精度损失最小，或在硬件加速器上实现更快的推理。涵盖非结构化剪枝、结构化剪枝、N:M稀疏性、幅度剪枝和一次性方法。Emerging Techniques, Model Pruning,......
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