DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度-编程知识

DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度

news/2024/11/17 11:05:03/文章来源:https://www.cnblogs.com/deephub/p/18200071

这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，显著提升了处理速度。

https://avoid.overfit.cn/post/06961c02a12b48a6a3e1436b527fd2b7

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