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IrekoGPT：将结构化剪枝转化为事后可瘦身的LLM

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IrekoGPT 是一种事后方法，能在推理时动态调整预训练大语言模型的宽度，使单模型可暴露不同宽度的嵌套子网络。该方法保留 SliceGPT 的投影矩阵不剪枝，通过跨多个压缩比校准各层，并用无梯度岭回归修正下游线性层。

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LatestOct 2
2026-10-02 arXiv 发布 IrekoGPT，提出事后动态调整宽度的方法，保留投影矩阵并以无梯度岭回归修正下游层。

Timeline

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    IrekoGPT：将结构化剪枝转化为事后可动态调整宽度的 LLM

    IrekoGPT 是一种事后方法，能在推理时调整预训练大语言模型的宽度，单模型可暴露不同宽度的嵌套子网络。该方法保留 SliceGPT 的投影矩阵不剪枝，通过跨多个压缩比校准各层，并用无梯度岭回归修正下游线性层。

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