ToMoE: Dense LLMs via dynamischem Pruning in Mixture-of-Experts umwandeln
Warum es zählt
Wer große Dense-Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware einsetzen will, kann damit aktive Parameter reduzieren ohne Gewichte zu verlieren – das reduziert Performance-Einbußen gegenüber klassischem Pruning erheblich. Code ist öffentlich verfügbar.
— Lumeric Redaktion
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