Entropy Meets Importance: A Unified Head Importance-Entropy Score for Stable and Efficient Transformer Pruning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Choi, Minsik, Son, Hyegang, Kim, Changhoon, Kim, Young Geun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Not All Adapters Matter: Selective Adapter Freezing for Memory-Efficient Fine-Tuning of Language Models
von: Son, Hyegang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Son, Hyegang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Measuring Sample Importance in Data Pruning for Language Models based on Information Entropy
von: Kim, Minsang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Minsang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness
von: Zheng, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference
von: Fu, Qichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Qichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Toward Adaptive Large Language Models Structured Pruning via Hybrid-grained Weight Importance Assessment
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Recursive Language Models Meet Uncertainty: The Surprising Effectiveness of Self-Reflective Program Search for Long Context
von: Alizadeh, Keivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Alizadeh, Keivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Attention Mechanisms Don't Learn Additive Models: Rethinking Feature Importance for Transformers
von: Leemann, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Leemann, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TokenButler: Token Importance is Predictable
von: Akhauri, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akhauri, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Small Contributions, Small Networks: Efficient Neural Network Pruning Based on Relative Importance
von: Hussien, Mostafa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hussien, Mostafa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hard Prompts Made Interpretable: Sparse Entropy Regularization for Prompt Tuning with RL
von: Choi, Yunseon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choi, Yunseon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ESPO: Entropy Importance Sampling Policy Optimization
von: Sheng, Yuepeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sheng, Yuepeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Incorporating Attribution Importance for Improving Faithfulness Metrics
von: Zhao, Zhixue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhao, Zhixue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Do LLMs Encode Functional Importance of Reasoning Tokens?
von: Singh, Janvijay, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Singh, Janvijay, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pruning and Distilling Mixture-of-Experts into Dense Language Models
von: Kim, Junhyuck, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Junhyuck, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Entropy Adaptive Decoding: Dynamic Model Switching for Efficient Inference
von: Simonds, Toby
Veröffentlicht: (2025)
von: Simonds, Toby
Veröffentlicht: (2025)
Quantifying the Importance of Data Alignment in Downstream Model Performance
von: Chawla, Krrish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chawla, Krrish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comparing Feature Importance and Rule Extraction for Interpretability on Text Data
von: Lopardo, Gianluigi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Lopardo, Gianluigi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
ixi-GEN: Efficient Industrial sLLMs through Domain Adaptive Continual Pretraining
von: Kim, Seonwu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Seonwu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BenchHub: A Unified Benchmark Suite for Holistic and Customizable LLM Evaluation
von: Kim, Eunsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Eunsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Importance of Online Data: Understanding Preference Fine-tuning via Coverage
von: Song, Yuda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Yuda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Entropy Calibration of Language Models
von: Cao, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TIDE: Every Layer Knows the Token Beneath the Context
von: Jaiswal, Ajay, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jaiswal, Ajay, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking GSPO: The Perplexity-Entropy Equivalence
von: Liu, Chi
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chi
Veröffentlicht: (2025)
Entropy Controllable Direct Preference Optimization
von: Omura, Motoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Omura, Motoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
No Prompt Left Behind: Exploiting Zero-Variance Prompts in LLM Reinforcement Learning via Entropy-Guided Advantage Shaping
von: Le, Thanh-Long V., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Le, Thanh-Long V., et al.
Veröffentlicht: (2025)
COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models
von: Malla, Srikanth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Malla, Srikanth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mitigating Long-Tailed Anomaly Score Distributions with Importance-Weighted Loss
von: Lee, Jungi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lee, Jungi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LISA: Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning
von: Pan, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do Enterprise Systems Need Learned World Models? The Importance of Context to Infer Dynamics
von: Nair, Jishnu Sethumadhavan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nair, Jishnu Sethumadhavan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PORTool: Importance-Aware Policy Optimization with Rewarded Tree for Multi-Tool-Integrated Reasoning
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Importance of Pruning and Distillation for Efficient Low Resource NLP
von: Mirashi, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mirashi, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SpAtten: Efficient Sparse Attention Architecture with Cascade Token and Head Pruning
von: Wang, Hanrui, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Wang, Hanrui, et al.
Veröffentlicht: (2020)
MoxE: Mixture of xLSTM Experts with Entropy-Aware Routing for Efficient Language Modeling
von: Thiombiano, Abdoul Majid O., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thiombiano, Abdoul Majid O., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Computation Pruning for the Forgetting Transformer
von: Lin, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What Scales in Cross-Entropy Scaling Law?
von: Yan, Junxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Junxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Entropy Regularization in Large Reasoning Models
von: Jiang, Yuxian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yuxian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Guided Perturbation Sensitivity (GPS): Detecting Adversarial Text via Embedding Stability and Word Importance
von: Tuck, Bryan E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tuck, Bryan E., et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Importance of a Multi-Scale Calibration for Quantization
von: Son, Seungwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Son, Seungwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Layer Redundancy: Calibration Matters More Than Search in LLM Depth Pruning
von: Kim, Minkyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Minkyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Pruning of Text-to-Image Models: Insights from Pruning Stable Diffusion
von: Ramesh, Samarth N, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ramesh, Samarth N, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Not All Adapters Matter: Selective Adapter Freezing for Memory-Efficient Fine-Tuning of Language Models
von: Son, Hyegang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Measuring Sample Importance in Data Pruning for Language Models based on Information Entropy
von: Kim, Minsang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness
von: Zheng, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference
von: Fu, Qichen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Toward Adaptive Large Language Models Structured Pruning via Hybrid-grained Weight Importance Assessment
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)