arXiv ID:
2606.01544
arXiv 提交日期: 2026-06-01
CRePE:基于卷积感知的相对重要性进行高效搜索的后训练剪枝 / CRePE: Convolution-aware Relative Importance in Post-training Pruning with Efficient Search
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为CRePE的新剪枝方法,通过引入二维局部邻域信息和自适应系数来更精确地评估权重的重要性,从而在压缩大型语言模型时保持更高精度,并进一步设计了快速搜索算法PHO,将调优时间从11小时缩短至20分钟,且搜索到的参数可迁移到其他模型。