LOOP框架实现LLM迭代层剪枝
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LOOP框架实现LLM迭代层剪枝
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AI 综述
针对大语言模型部署中一次性层剪枝易导致推理能力严重退化且难以恢复的问题，Liang Xu等人于2026年10月20日在arXiv发布论文，提出了名为LOOP的迭代式层剪枝框架。该框架通过将层剪枝与恢复过程交叉执行，利用在线策略蒸馏技术，在每次移除单层后利用恢复过程的轨迹与信号，实现具备感知恢复能力的层选择。 实验结果表明，LOOP框架在不同模型规模和多种剪枝比率下，其平均准确率持续优于一次性剪枝的基线方法，验证了迭代式交叉执行策略的有效性。
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最新进展10月20日 12:00
LOOP 框架提出通过在线策略蒸馏实现对齐恢复的迭代层剪枝报道时间线
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10月20日
- arXiv · MLLOOP 框架提出通过在线策略蒸馏实现对齐恢复的迭代层剪枝
针对 LLM 部署中一次性层剪枝易导致推理能力严重退化且恢复困难的问题，提出迭代式框架 LOOP。 该框架将剪枝与恢复交叉执行，每次移除单层并进行短期在线策略蒸馏，利用恢复过程的轨迹与信号实现感知恢复的层选择。 实验表明，在不同模型规模和剪枝比率下，LOOP 的平均准确率持续优于一次性基线方法。
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