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用神经架构搜寻给LLM瘦身，模型变小，准确度有时反而更高
用神经架构搜寻给 LLM 瘦身，同等准确度可让 LLaMA2-7B 模型巨细降 2 倍。大型语言模型（LLM）的一个主要特点是「大」，也因此其训练和部署成本都相当高，如何在保证 LLM 准确度的同时让其变小就成了非常重要且有价值的研究课题。对此，研究社区已经提出了多种多样的方式，比如剪枝、稀疏化、量化等，它们的效果也各不一样。近日，Intel Labs 发布了一项研究成果，宣称可应用神经架构搜寻（…- 5
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