本文提出了一种名为SEFT的新型稀疏LLM微调方法，它通过在微调过程中动态演化模型的稀疏连接（允许重新激活被剪枝的权重）并利用敏感度指导稀疏性保持，从而在不牺牲模型稀疏性的前提下，显著提升了剪枝LLM在下游任务上的性能和计算效率，其核心反直觉之处在于证明了“死而复生”的权重连接对模型适应性的重要价值。
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