【他山之石】NeurIPS 2024 | 突破性全局剪枝技术SparseLLM：大语言模型稀疏化革命

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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ 论文标题： SparseLLM: Towards Global Pruning of Pre-trained Language Models 论文链接： https://arxiv.org/abs/2402.17946 代码链接： https://github.com/BaiTheBest/SparseLLM 情景导入 随着大型语言模型（LLMs）如 GPT 和 LLaMA 在自然语言处理领域的突破，现如今的模型能够在各种复杂的语言任务中表现优异。然而，这些模型往往包含数十亿参数，导致计算资源的需求极为庞大。为了让 LLMs 在更多的实际应用中变得可行，研究人员进行了大量的模型压缩工作，其中包括剪枝、量化、知识蒸馏和低秩分解等方法。 剪枝作为一 ………………………………