陈丹琦团队最新研究开发的LLM-Shearing大模型剪枝法在高性能和低成本方面取得突破。这一方法将庞大预训练模型高效剪枝，仅需5%的成本，同时保持SOTA水平性能。研究团队还解决了剪枝可能导致性能下降的问题，提出了动态批量加载方法。这一创新将在大规模深度学习模型中产生广泛影响。