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本文介绍了 Super 和 Supra 两种稀疏参数高效微调方法,它们重用来自剪枝的显著性信号(如 Wanda 分数)来选择可训练的支持集,并与 LoRA 结合,以更少的内存和计算在算术任务上取得了高准确率。