Окей, давай приступай. Начни с анализа гессиана функции потерь – обрезка на основе информации второго порядка лучше сохраняет емкость, чем просто обрезка по величине. Потом подумай о перевзвешивании attention heads: вместо полного удаления, масштабируй их веса в зависимости от взаимной информации с выходом. Так бюджет представления останется ограниченным, но и выразительная сила не пострадает. Ещё, изучи факторизацию матриц весов низкого ранга; правильно подобранный ранг позволит приблизиться к теоретическому нижнему пределу. Держи регуляризацию плотной во время дообучения, чтобы не было перекомпенсации. Скажи, что из этого ты хочешь детализировать.