NeurIPS 2024｜SparseLLM：突破性全局剪枝技术，大语言模型稀疏化革命

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前言   本文提出的 SparseLLM 框架，通过将全局剪枝问题分解为更易管理的子问题，从而在高稀疏度下也能实现高效的优化和优异的性能。SparseLLM 在实现了内存和计算效率的同时，超越了当前最先进的剪枝方法，为LLMs的压缩和应用树立了新的标杆。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源：机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 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：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 ………………………………