LLM 剪枝是伪命题？研究称从头训练小模型反而更优
burny_tech · x · 2026-07-31
推文引发了一场关于大语言模型（LLM）结构化剪枝是否有效的技术探讨。
作者指出，如果在拥有充足训练 token 的前提下，从头开始训练一个较小的密集（dense）LLM，其效果能够媲美甚至超越对大模型进行结构化剪枝得到的模型。
他认为，粗粒度的深度或宽度剪枝实际上并没有实现“知识转移”，其本质更像是一种极其昂贵的神经网络架构搜索（NAS）。
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