一文读懂剪枝（Pruner）：大模型也需要“减减肥”？

随着AI大模型参数规模的增长，高昂的训练成本和存储需求成为亟待解决的问题。为此，剪枝技术应运而生，通过减少模型参数数量来降低资源消耗，同时保持模型性能。剪枝技术分为非结构化和结构化两种，其中LLM-Pruner是首个针对大模型的结构化剪枝框架，具备任务无关、数据需求少、快速和全自动的特点。实验表明，20%的剪枝率可通过LoRA微调恢复大部分性能，但50%的剪枝率则导致显著性能下降。剪枝技术已成为研究热点，未来有望进一步推动大模型技术的发展。
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