這篇論文提出了一種高稀疏性基礎大型語言模型（LLMs）的新方法，透過有效的預訓練和部署，實現了模型在保持高準確度的同時，顯著提升了處理速度。
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DeepSparse: 透過剪枝和稀疏預訓練，在不損失精度的情況下減少70%的模型大小，提升三倍速度
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