27. 在大型 Transformer 模型的效能優化過程中，常見的方法之一是「剪枝(Pruning)」。下列哪一項最符合該方法的核心概念？ (A)將模型中所有權重按比例縮小，使其值更接近零，以降低計算量； (B)移除模型中影響較小或冗餘的部分權重參數，以減少模型大小並提升推理效率； (C)在訓練時僅更新部分權重而將其他權重凍結，從而減少需要調整的參數數量； (D)根據注意力分數動態跳過處理部分輸入 Token，以減少每次前向傳播的計算