Attention Is All You Need But You Don’t Need All Of It For Inference of Large Language Models

        LLaMA2在剪枝时，跳过ffn和跳过full layer的效果差不多。相比跳过ffn/full layer，跳过attention layer的影响会更小。

        跳过attention layer：7B/13B从100%参数剪枝到66%，平均指标只下降1.7～1.8pp。

        跳过ffn：7B/13B从100%参数剪枝到66%，平均指标下降了12.2～15.1pp。

        跳过full later：7B/13B从100%参数剪枝到66%，平均指标下降了12.2～13pp。

        LLaMA2在剪枝时，是否跳过最后一层的ffn/attention layer，影响不大。

The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers

        剪枝崩溃临界点：不同模型的剪枝崩溃临界点不同，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%。