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LayerSkip是一种用在加速大型语言模型（LLMs）推理过程的技术。基于在训练阶段应用层dropout和早期退出损失，让模型在推理时从早期层开始更准确地退出，不需要遍历所有层。提高模型的推理速度，减少计算资源的消耗。