模型剪枝，如何把模型的使用成本降下来？

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模型剪枝如何为企业节省百万预算？ ©作者 | DWT 来源 | 神州问学 近年来，大型语言模型（LLM）如GPT-3、LLaMA等在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成果。然而，这些模型通常拥有数十亿甚至上千亿的参数，训练和使用成本高昂，限制了其在实际应用中的普及。如何在保持模型性能的同时，降低其使用成本，成为了研究者们关注的焦点。 模型剪枝 （Pruning）作为一种有效的模型压缩技术，正在为降低模型使用成本带来新的希望。 本文将聚焦于模型剪枝技术，探讨如何通过剪枝来降低大型语言模型的使用成本，并介绍两项最新的研究进展： DSA（Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models）和Pruner-Zero（Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models）。 一、模型剪枝的价值：降低模型使用成本 自2017年以来，经通胀调整后的主 ………………………………