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Reddit · r/LocalLLaMA· /u/Accomplished_Ad_56·· 17 小时前AI 评分52

作者将 Gemma 4 26B-A4B 剪枝到 15% 仍保持窄任务表现

I removed 85% of gemma's weights (and it is mostly fine)

来源与原文

Reddit · r/LocalLLaMA

作者:/u/Accomplished_Ad_56

发布时间:(北京时间)

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https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xnoqyy/i_removed_85_of_gemmas_weights_and_it_is_mostly/

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AI 导读

Reddit 用户 /u/Accomplished_Ad_56 将 MoE 模型 Gemma 4 26B-A4B 剪枝到原大小的 15%,在一个分类任务上与原模型达到 92% 一致率,接近 12B 与 26B 之间 90% 的水平。做法是每层固定选 8 个专家使模型变为稠密(3.81B 参数,Q4_K_M 下 2.75 GB),并用块级训练在自家数据上对齐思考过程而非答案;在 Mac 上达到 79 tokens/s,约为 12B 的两倍,内存 3.8 GB。该方法号称可在约 5 GB 内存下于用户设备上训练,但尚未在真实用户设备上测试。详细过程见 https://tolby.app/blog/frankensteining-gemmas-experts。

来源:Reddit · r/LocalLLaMA · reddit.com

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