论文：SLEB-剪枝冗余变压器块，加速大型语言模型
talkingdev • 2024-02-19
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最近，研究人员提出了一种新方法，称为SLEB，可以通过剪枝冗余的变压器块来加速大型语言模型（LLMs）的训练和推理。该方法可以减少存储空间和计算成本，同时保持模型的准确性。SLEB通过自适应的剪枝技术来删除冗余的变压器块，这些块在模型中的贡献较小。研究人员在多个任务上对SLEB进行了测试，发现它能够显著提高模型的训练和推理速度，并且与其他剪枝技术相比，具有更好的效果。
核心要点
- SLEB是一种新方法，可以通过剪枝冗余的变压器块来加速大型语言模型的训练和推理
- SLEB可以减少存储空间和计算成本，同时保持模型的准确性
- 多项测试表明，SLEB能够显著提高模型的训练和推理速度，并且具有更好的效果