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LayerTrim：免训练结构化剪枝方法

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AI 综述

Woosang Lim 等作者提出免训练结构化剪枝方法 LayerTrim，通过识别冗余解码层并选择性裁剪其 MLP 特征、同时保留注意力和解码深度，避免长链推理任务性能崩塌。据该研究称，在三个推理语言模型和五个基准上，LayerTrim 平均准确率最高超过 RESP 21.4 个百分点；在 Qwen3-14B 上实现 1.24 倍 prefill 加速、峰值 GPU 显存降低 19.7%，并取得评测剪枝模型中最短平均生成长度与最高平均准确率。

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最新进展10月15日 12:00

LayerTrim：面向推理语言模型的免训练结构化剪枝方法

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10月15日

12:00
arXiv cs.CL
LayerTrim：面向推理语言模型的免训练结构化剪枝方法
LayerTrim 是一种免训练的结构化剪枝方法，通过识别冗余解码层并选择性裁剪其 MLP 特征、同时保留注意力和解码深度，避免长链推理任务性能崩塌。在三个推理语言模型和五个基准上，其平均准确率最高超过 RESP 21.4 个百分点；在 Qwen3-14B 上实现 1.24 倍 prefill 加速、峰值 GPU 显存降低 19.7%，并取得评测剪枝模型中最短平均生成长度与最高平均准确率。

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