wanda
O Wanda faz poda (pruning) de LLMs por magnitude do peso × ativação de entrada, atingindo 50% de esparsidade com <1% de perda de exatidão, sem necessidade de re-treino.
- Skills
- Investigação em IA
- 2
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/wanda && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__wanda.md -o .claude/skills/wanda/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Wanda: Pruning by Weights and Activations
Based on ICLR 2024 paper (arXiv 2306.11695) - A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models
## Overview
**Source**: https://arxiv.org/abs/2306.11695
**Conference**: ICLR 2024
**GitHub**: https://github.com/locuslab/wanda
Wanda prunes LLMs by weight magnitude × input activation, achieving 50% sparsity with <1% accuracy loss, no retraining required.
## Core Innovation
### Pruning Criterion
**Key insight**: Weight importance = magnitude × usage
```python
importance(w_ij) = |w_ij| × ||X_i||
where:
- w_ij: Weight connecting in
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