arXiv 论文：LayerTrim 保留注意力剪枝推理模型
原文标题：Unlocking Structured Pruning for Reasoning Language Models via Attention-Preserving MLP Trimming
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论文提出 LayerTrim，一种无需训练的结构化剪枝方法，通过识别冗余解码层并选择性裁剪其 MLP 特征，同时保留注意力与解码深度。在 Qwen3-14B 上实现 1.24 倍预填充加速与 19.7% 峰值显存下降，并更好保留推理能力。
- 问题
- 结构化剪枝会让 AIME 等长推理任务性能崩塌。
- 方法
- 免训练剪枝，识别冗余解码层并只裁剪其 MLP 特征，保留注意力和解码深度。
- 结果
- Qwen3-14B 上预填充加速 1.24 倍、峰值显存降 19.7%，平均准确率比 RESP 最高提升 21.4 个点。
- 影响
- 无需梯度或恢复训练就能压缩推理模型，部署时同时省显存和生成 token。
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