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当前主流的大模型架构主要分为三类：1）Encoder-Decoder结构（如T5、BART），擅长理解类任务；2）CausalDecoder结构（如LLaMA），适合文本生成；3）PrefixDecoder结构（如ChatGLM），在对话场景表现突出。其中Decoder-only结构凭借简单高效、适配性强等优势成为主流选择。 在训练机制上，CausalDecoder对所有token计算损失，而Pr

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表示你调用 OpenAI API 时达到了组织（organization）的请求速率限制（RPM，Requests Per Minute，每分钟请求数）。的请求速率达到了上限（最大 RPM 为 3），需要等待 1 秒钟后再尝试。成本上来讲，kimi应该是更便宜一些，还免费送了15块钱。解决：在调用的时候加一个计时器去限制一下。错误信息中明确指出你的账号所在组织。总的来说，kimi输出的起码。# 保

本文提出SparseGPT算法，首次实现大规模GPT模型的高效一次性剪枝。该方法能在4.5小时内完成1750亿参数模型的剪枝，达到60%稀疏度且精度损失极小。通过将剪枝问题转化为稀疏回归实例，并设计新型近似求解器，SparseGPT克服了传统方法计算成本高的问题。实验表明，该方法在OPT-175B和BLOOM-176B等超大模型上表现优异，且发现模型规模越大压缩效果越好。该算法支持半结构化稀疏模式

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