DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练,在不损失精度的情况下减少70%的模型大小,提升三倍速度

这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型(LLMs)的新方法,通过有效的预训练和部署,实现了模型在保持高准确度的同时,显著提升了处理速度。

https://avoid.overfit.cn/post/06961c02a12b48a6a3e1436b527fd2b7

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