OPTIMA：一次性LLM剪枝新方法
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OPTIMA：一次性LLM剪枝新方法
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AI 综述
Mohammad Mozaffari 等作者提出 OPTIMA，一种一次性训练后剪枝方法：把掩码选择后的逐层权重重建设为共享同一 Hessian 的列级二次规划问题，可在单个加速器上并行求解，且无需微调。作者称该方法兼顾准确率与可扩展性。
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最新进展10月21日 12:00
OPTIMA：基于二次规划重建的 LLM 一次性剪枝方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AIOPTIMA：基于二次规划重建的 LLM 一次性剪枝方法
OPTIMA 是一种一次性训练后剪枝方法，将掩码选择后的逐层权重重建设为共享同一 Hessian 的列级二次规划问题，可在单个加速器上并行求解且无需微调。
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