只需激活60%的参数，就能实现与全激活稠密模型相当的性能。微软亚洲研究院的一项新研究，实现了模型的完全稀疏激活，让推理成本大幅下降。而且适用范围广泛，无论是从头训练、继续训练还是微调，都能提供有效支持。该方法名为Q-Sparse，在神经元级别上实现了模型稀疏化，相比于其他
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