剪定する前に考える：大規模推論モデルの剪定のための選択的自己生成キャリブレーション

この記事は、効率を改善するために大規模言語モデル（LLM）を剪定する新しい方法について議論している可能性が高いです。核心的なアイデアは、剪定前に潜在的な問題を選択的に特定して対処する自己キャリブレーション技術であり、剪定プロセス後にモデルの推論能力を維持または向上させることを目指しています。焦点は推論モデルにあり、この方法は複雑な論理的推論と問題解決を必要とするタスクに合わせて調整されていることを示唆しています。

• •大規模推論モデルの剪定に焦点を当てています。
• •自己生成キャリブレーション技術を採用しています。
• •剪定後の推論能力の維持または向上を目指しています。
• •キャリブレーションへの選択的アプローチを示唆しています。