今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

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原标题：今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损
关键字：模型,解读,矩阵,切片,权重
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：10032字

内容摘要：

夕小瑶科技说原创作者 | 松果、Python引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。为了缓解这些资源限制，研究者们提出了多种模型压缩方法，其中剪枝（pruning）技术因其在后训练阶段应用的潜力而备受关注。然而，现有的剪枝技术面临着需要额外数据结构支持和在当前硬件上受限的加速效果等挑战。在这篇博客中，我们将探讨一种新的剪枝方案——SliceGPT，它通过删除权重矩阵的行和列来压缩大型模型，同时保持了模型的性能。
论文标题：
SLICEGPT: COMPRESS LARGE LANGUAGE MODELS BY DELETING ROWS AND COLUMNS
论文机构：
ETH Zurich, Microsoft Research
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2401.15024.pdf
项目地址：
https://github.com/microsoft/TransformerCompression
声明：本期论文解读非人类撰写，全文由赛博马良

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