待验证50% 置信事实精确时间
Wanda是一种无需重新训练的后训练剪枝方法，通过综合权重幅度与输入激活值的统计信息判断哪些参数可置零删除
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/25
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相关事实
待验证加速LoRA在训练时是针对特定的采样器调度策略和模型权重优化的，当实际使用的采样器步长分配、噪声调度或模型量化方式与训练条件不一致时，LoRA学到的快捷路径可能完全失效63% 相似待验证在视觉对齐训练阶段冻结LLM主干参数、分阶段训练、数据配比回放和LoRA等方法可缓解多模态训练中的灾难性遗忘问题62% 相似已验证参数高效微调（PEFT）方法如 LoRA、Adapter 可将可训练参数量压缩至全量参数的不足 1%62% 相似待验证现代训练框架采用混合精度训练和梯度缩放（loss scaling）技术，通过放大小梯度到可表示范围来避免小数被吞没62% 相似待验证在填充任务上，Diffusion-LM在自动评估指标上优于COLD和DELOREAN等基于连续松弛的方法，并达到专门从零训练的自回归模型水平且无需针对性训练62% 相似
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