Efficient LLMs with AMP: attention heads and MLP pruning (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSTA, ANNA HELENA REALI - EP ; CORREIA, ARTUR JORDÃO LIMA - EP ; YAMAMOTO, BRUNO LOPES - EP ; ALCANTARA, LUCAS LAUTON DE - EP ; MUGNAINI, LEANDRO GIUSTI - EP ; PELLICER, LUCAS FRANCISCO AMARAL OROSCO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/IJCNN64981.2025.11227985
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PODA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: [Piscataway]
- Date published: 2025
- Source:
- Título: IJCNN
- Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
MUGNAINI, Leandro Giusti et al. Efficient LLMs with AMP: attention heads and MLP pruning. 2025, Anais.. [Piscataway]: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN64981.2025.11227985. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Mugnaini, L. G., Yamamoto, B. L., Alcantara, L. L. de, Zacarias, V., Bollis, E., Pellicer, L. F. A. O., et al. (2025). Efficient LLMs with AMP: attention heads and MLP pruning. In IJCNN. [Piscataway]: IEEE. doi:10.1109/IJCNN64981.2025.11227985 -
NLM
Mugnaini LG, Yamamoto BL, Alcantara LL de, Zacarias V, Bollis E, Pellicer LFAO, Reali Costa AH, Correia AJL. Efficient LLMs with AMP: attention heads and MLP pruning [Internet]. IJCNN. 2025 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN64981.2025.11227985 -
Vancouver
Mugnaini LG, Yamamoto BL, Alcantara LL de, Zacarias V, Bollis E, Pellicer LFAO, Reali Costa AH, Correia AJL. Efficient LLMs with AMP: attention heads and MLP pruning [Internet]. IJCNN. 2025 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN64981.2025.11227985 - Layer pruning with consensus: A triple-win solution
- Effective layer pruning through similarity metric perspective
- Improving zero-shot inference with unsupervised key-sentences extraction
- Data augmentation techniques in natural language processing
- Pruning everything, everywhere, all at once
- When layers play the lottery, all tickets win at initialization
- Text augmentation with key-to-text generation with large language models
- Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch.
- Towards automatic and accurate core-log processing
- One period to rule them all: identifying critical learning periods in deep networks
Informações sobre o DOI: 10.1109/IJCNN64981.2025.11227985 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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Efficient_LLMs_with_AMP__... |
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