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可学习剪枝方法MaskLLM:通过在大语言模型中建立半结构化(或“N:M”)稀疏性来减少推理过程中的计算开销
AI
推荐人:暴走AI
标签:
MaskLLM
AI
6个月前 (09-29)AI
英伟达和新加坡国立大学的研究人员推出可学习剪枝方法MaskLLM,旨在通过在大语言模型中建立半结构化(或“N:M”)稀疏性来减少推理过程中的计算开销。MaskLLM不采用新的重要性标准,而是通过Gumbel Softmax采样将N:M模式显式建模为可学习的分布。这种方法促进了对大规模数据集的端到端训练,并具有两个显著优...
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可学习剪枝方法MaskLLM:通过在大语言模型中建立半结构化(或“N:M”)稀疏性来减少推理过程中的计算开销
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