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べき乗変換と符号保存スコア集約による大規模言語モデルの構造的プルーニング Structured Pruning of Large Language Models via Power Transformation and Sign-Preserving Score Aggregation with Adaptive Feature Retention
通常 Normal 深掘り候補 · 論文/研究 · Papers / Benchmarks Deep-dive candidate · paper/research · Papers / Benchmarks 公開 7月10日 Published Jul 10
AI要約 本研究はLLMの構造的プルーニングに際し、べき乗変換と符号保存スコア集約を組み合わせた新手法を提案し、精度を維持しながら効率的なモデル圧縮を実現する。
EN This paper proposes a structured pruning method for LLMs combining power transformation and sign-preserving score aggregation with adaptive feature retention, enabling more accurate compression with less performance degradation.
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