什么是模型剪枝？
模型剪枝是通过移除神经网络中冗余权重或神经元，降低模型参数量与计算复杂度的技术。对于NLP领域，这能显著提升推理效率（🧠）同时保持语言理解能力（📖）：
- 权重剪枝：移除绝对值较小的连接权重
- 神经元剪枝：删除对输出贡献度低的神经元
- 结构化剪枝：按层/块进行整体参数裁剪
常见剪枝方法对比
| 方法类型 | 优势 | 局限性 |
|---|---|---|
| 随机剪枝 | 实现简单 | 可能破坏模型结构 |
| 基于重要性 | 保留关键参数 | 计算成本较高 |
| 动态剪枝 | 自适应调整 | 需要额外训练机制 |
应用场景示例
- 移动端部署（📱）：如将BERT模型参数量从1.1B降至10M
- 边缘计算（☁️）：减少设备内存占用
- 实时处理（⚡）：提升响应速度
建议学习路径
想要深入理解剪枝原理与实践，可参考我们的模型优化指南获取更多技术细节。