• Что бы вступить в ряды "Принятый кодер" Вам нужно:
    Написать 10 полезных сообщений или тем и Получить 10 симпатий.
    Для того кто не хочет терять время,может пожертвовать средства для поддержки сервеса, и вступить в ряды VIP на месяц, дополнительная информация в лс.

  • Пользаватели которые будут спамить, уходят в бан без предупреждения. Спам сообщения определяется администрацией и модератором.

  • Гость, Что бы Вы хотели увидеть на нашем Форуме? Изложить свои идеи и пожелания по улучшению форума Вы можете поделиться с нами здесь. ----> Перейдите сюда
  • Все пользователи не прошедшие проверку электронной почты будут заблокированы. Все вопросы с разблокировкой обращайтесь по адресу электронной почте : info@guardianelinks.com . Не пришло сообщение о проверке или о сбросе также сообщите нам.

40% Smaller LLMs: Group Pruning Boosts Hybrid Transformer-SSM Efficiency

Lomanu4 Оффлайн

Lomanu4

Команда форума
Администратор
Регистрация
1 Мар 2015
Сообщения
16,078
Баллы
155
This is a Plain English Papers summary of a research paper called

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

. If you like these kinds of analysis, you should join

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

or follow us on

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.


Overview

  • Novel technique for compressing large language models by pruning state space components
  • Combines transformer and SSM architectures for better efficiency
  • Achieves up to 40% compression while maintaining performance
  • Introduces group-aware pruning method specifically for Mamba models
  • Demonstrates effectiveness across multiple model sizes and tasks
Plain English Explanation


Language models are like brains made of two key parts - transformers that handle understanding context, and state space models (SSMs) that process information sequentially. This research introduces a way to make these models smaller and faster by carefully removing less importa...


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.




Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

 
Вверх Снизу