# Transcripción del resumen de audio

Fuente diecinueve: LLM-Pruner. El método construye un grafo de dependencias, agrupa estructuras acopladas y usa información de gradiente para decidir qué retirar. Después aplica una recuperación ligera con LoRA. La lección práctica es que una cabeza, canal o neurona no puede podarse como si estuviera aislada: las proyecciones conectadas deben conservar dimensiones compatibles. El paper también muestra que una poda más agresiva puede degradar mucho más, y que un promedio de benchmarks no garantiza todas las capacidades. Para Ornith, el método queda compatible sin probar porque no cubre su mezcla de atención lineal, visión y MTP. Conviene leerlo si vas a construir la herramienta de dependencias o comparar recovery con LoRA. No conviene copiar el porcentaje publicado. Antes de usarlo, recalibra importancia con datos del dominio, exporta un checkpoint ejecutable y mide generación, herramientas, español, contexto y seguridad. Esta fuente ayuda a evitar errores estructurales, pero no demuestra una poda segura de Ornith.

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