使用像Wanda和SparseGPT的剪枝技術來減少LLM大小並加速推斷。當在不重新訓練的情況下壓縮模型時，實現50%的稀疏性且準確率損失最小，或在硬體加速器上實現更快的推斷時使用。涵蓋非結構化剪枝、結構化剪枝、N:M稀疏性、幅度剪枝和一次性方法。Emerging Techniques, Model Prun…
使用像Wanda和SparseGPT的剪枝技術來減少LLM大小並加速推斷。當在不重新訓練的情況下壓縮模型時，實現50%的稀疏性且準確率損失最小，或在硬體加速器上實現更快的推斷時使用。涵蓋非結構化剪枝、結構化剪枝、N:M稀疏性、幅度剪枝和一次性方法。Emerging Techniques, Model Prunin......
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