Deterministic Differentiable Structured Pruning for Large Language Models
تقدم هذه الورقة البحثية طريقة "التقليم التفاضلي الحتمي" (DDP)، وهي منهجية مبتكرة تقضي على عدم التطابق بين التدريب والاختبار والعشوائية في أساليب التقليم الهيكلي السابقة من خلال التحسين المباشر لنموذج بديل ناعم حتمي لهدف l0، مما يحقق تقارباً أسرع، وتعبيراً أكبر، وقدرة فائقة على الاحتفاظ بالأداء (على سبيل المثال، فقدان بنسبة ~1%) في النماذج اللغوية الكبيرة مثل Qwen3 عند مستويات تخلخل عالية.