论文：SliceGPT高效简化大型语言模型的新方法
talkingdev • 2024-02-01
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SliceGPT引入了一种新的后训练稀疏化方案，以减少大型语言模型的资源需求。通过将权重矩阵替换为较小的矩阵并减少嵌入维度，它可以在主要模型（如LLAMA2-70B和OPT 66B）中删除高达25%的模型参数，同时保留高达99%的任务性能。
核心要点
- SliceGPT是一种新的后训练稀疏化方案，可以减少大型语言模型的资源需求。
- 通过替换权重矩阵和减少嵌入维度，SliceGPT可以删除高达25%的模型参数。
- 在保留高达99%的任务性能的同时，SliceGPT可以增强大型语言模型的效率。