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Instruction-Following Pruning for Large Language Models
随着大语言模型（LLM）的快速缩放，结构化修剪已成为一种广泛使用的技术，可以从较大的模型中学习高效，较小的模型，与SCRATCH类似尺寸的模型相比，较大的模型具有出色的性能。在本文中，我们超越了为模型确定固定修剪掩模的传统静态修剪方法，并提出了一种动态的结构化修剪方法。在我们的方法中，修剪面罩是输入依赖性的，并且根据用户指令中描述的信息动态调整。我们的方法称为…
