SparseDecoding解码感知剪枝框架发布
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SparseDecoding解码感知剪枝框架发布
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AI 综述
Qitong Wang 等作者提出 SparseDecoding，一个面向大语言模型解码阶段的剪枝框架，在 A100 上解码最高提速 1.48 倍。 该框架用稠密模型自回归生成（不含 prefill）过程中收集的逐层激活构建校准矩阵，使剪枝目标与解码激活对齐。相关论文发布于 arXiv cs.LG。
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最新进展10月9日 12:00
SparseDecoding：面向 LLM 解码的剪枝框架，A100 上解码提速最高 1.48 倍报道时间线
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10月9日
- arXiv cs.LGSparseDecoding：面向 LLM 解码的剪枝框架，A100 上解码提速最高 1.48 倍
SparseDecoding 是一个面向 LLM 解码阶段的剪枝框架，用稠密模型自回归生成（不含 prefill）过程中收集的逐层激活构建校准矩阵，使剪枝目标与解码激活对齐。
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