Intel（英特尔）

From Local to Global: Revisiting Structured Pruning Paradigms for Large Language Models

从局部到全局：重新审视大型语言模型的结构剪枝范式

Ziyan Wang, Enmao Diao, Qi Le, Pu Wang, Minwoo Lee, Shu-ping Yeh, Evgeny Stupachenko, Hao Feng, Li Yang

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； DreamSoul ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

AI总结 本文提出GISP，一种基于全局重要性度量的迭代结构剪枝方法，通过去除注意力头和MLP通道提升模型效率和下游任务性能。

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