30B语音转录模型经结构化剪枝减至10GB
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30B语音转录模型经结构化剪枝减至10GB
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AI 综述
Reddit用户Illustrious_Row_9971发布英伟达30B语音转录LLM的结构化剪枝实践：不重训即将其体积从67.5GB压缩至10GB，并将剪枝模型上传至Hugging Face仓库akhaliq/nemotron-3.5-transcribe-mini-64e。 其实测转录词错误率（WER）由原模型的4.12%升至5.16%，显示大幅压缩伴随一定精度损失。该实践由发布者称可减少语音LLM的存储需求，其效果目前仅适用于所测试的模型与配置。
AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新
最新进展10月29日 13:54
英伟达30B语音转录LLM经零重训剪枝从67.5GB降至10GB报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- AGI Hunt英伟达30B语音转录LLM经零重训剪枝从67.5GB降至10GB
英伟达30B语音转录LLM通过结构化剪枝，无需重训便从67.5GB压缩至10GB。剪枝后转录WER为5.16%，原模型为4.12%，压缩后模型已上传至Hugging Face仓库akhaliq/nemotron-3.5-transcribe-mini-64e。
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