将量化与逐层优化速率自适应（LorAs）训练相结合，使得现代70亿参数模型可以在一台Nvidia RTX 4090 GPU上进行完整训练
齐思GPT
2024-11-19 00:00:00
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这篇内容讨论了机器学习领域的重大进展，特别是在大规模模型训练方面。它介绍了一种方法，将量化与逐层优化速率自适应（LorAs）训练相结合，使得现代70亿参数模型可以在一台Nvidia RTX 4090 GPU上进行完整训练。这一点很值得注意，因为它表明了在计算效率方面取得了突破，可能使研究人员和从业者更容易地训练大型模型，而无需大量硬件资源。该方法既适用于完整模型训练，又能在保持内存效率的同时进行微调，这是一个重要亮点，表明了处理大型神经网络的多功能方法。
这篇内容讨论了机器学习领域的重大进展，特别是在大规模模型训练方面。它介绍了一种方法，将量化与逐层优化速率自适应（LorAs）训练相结合，使得现代70亿参数模型可以在一台Nvidia RTX 4090 GPU上进行完整训练。这一点很值得注意，因为它表明了在计算效率方面取得了突破，可能使研究人员和从业者更容易地训练大型模型，而无需大量硬件资源。该方法既适用于完整模型训练，又能在保持内存效率的同时进行微调，这是一个重要亮点，表明了处理大型神经网络的多功能方法。这篇内容得到了一个预发布的GitHub存储库的支持，这表明作者在这一技术的发展中愿意进行合作和透明。对于那些对尖端机器学习方法和资源优化感兴趣的人来说，这可能是一篇有价值的阅读。- 可以将量化与LorAs相结合，实现完整的模型训练
- 可以在4090上完全训练一个现代7b-size模型
- 同样的方法也适用于微调，保留所有的内存优势
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