Efficient Shapley Value-based Non-Uniform Pruning of Large Language Models

论文结构清晰，问题、动机、提出的方法及其验证过程逻辑连贯。从分析现有问题（均匀剪枝的不足）出发，引入理论基础（Shapley Value）解决问题（非均匀剪枝率分配），并针对计算难点提出优化（SWSV），最后通过实验验证，整个论证过程严谨。

强项: 明确定义了基于Shapley Value的层贡献评估框架。, 提出了具体的SWSV算法伪代码和计算公式。, 在多种LLM模型家族和多个剪枝基线上进行了广泛实验对比。, 采用了标准的LLM评估指标（PPL, 零样本准确率）。
弱项: 实验结果未进行统计显著性检验，性能差异的鲁棒性缺乏统计证据。, SWSV的近似理论性质和精度界限未详细分析。, SWSV滑动窗口大小N的选择对性能有影响，但缺乏更系统的选择指导或理论支持。

通过在不同规模的LLM（7B, 13B, 2.7B, 6.7B）和多个任务上与主要基线方法进行比较，提供了充足的实验证据支持SV-NUP方法的有效性，尤其在PPL指标上的显著提升具有说服力。SWSV的效率和性能也得到了初步验证。

将Shapley Value应用于LLM层重要性评估并据此进行非均匀剪枝是一个新颖的思路。SWSV作为一种针对LLM结构的SV近似方法，也具有原创性。工作在理论和方法上均有创新。

本文解决了LLM高效部署的关键问题之一，提出的SV-NUP方法在性能上表现出显著优势，对LLM剪枝领域有重要推动作用。SWSV方法降低了理论方案的计算门槛，增强了其在大型模型上的实用性。研究成果对未来LLM压缩和推理优化具有重要参考价值。

强项: 使用准确的学术术语和正式的语言。, 方法描述清晰，提供了算法伪代码和关键公式。, 实验设置和结果呈现清晰明了（表格、图表）。
改进点: 部分句子结构略显复杂，可能需要多次阅读理解。, SWSV的理论推导和与标准SV的近似误差分析可以更深入。