新研究将大模型块剪枝转化为Ising优化问题
研究者把Transformer块删除重新表述为约束二元优化问题,并映射为Ising自旋玻璃模型,从而在无需逐一基准测试的情况下评估候选剪枝配置。在Llama-3.3-70B-Instruct上实现50%压缩时,MMLU得分比最佳同类方法高出近23个百分点。
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研究者把Transformer块删除重新表述为约束二元优化问题,并映射为Ising自旋玻璃模型,从而在无需逐一基准测试的情况下评估候选剪枝配置。在Llama-3.3-70B-Instruct上实现50%压缩时,MMLU得分比最佳同类方法高出近23个百分点。