ℏεsam (@Hesamation)在提供的链接中分享的内容对于那些对人工智能和机器学习感兴趣的人来说是一个重要的更新，特别是在推理模型的发展方面。

ℏεsam (@Hesamation)在提供的链接中分享的内容对于那些对人工智能和机器学习感兴趣的人来说是一个重要的更新，特别是在推理模型的发展方面。这条推文突出了VRAM优化的突破，现在GRPO只需要80%的VRAM，使得那些硬件资源有限的个人更容易接触到。值得注意的是，它提到了Qwen2.5模型，拥有15亿参数，现在只需要7GB的VRAM就可以进行训练。此外，将LoRA和QLoRA整合到GRPO中是一个技术上的进步，可能会引起人工智能开发者的兴趣。提到用只有15GB的VRAM来训练更大的Llama3.1模型也是一个值得关注的发展，表明在人工智能训练效率方面取得了显著进展。这些内容对于那些关注人工智能训练效率演变和人工智能模型开发民主化的人来说尤为有价值。-7GBVRAM足够训练一个推理模型。 -GRPO经过优化，使用的VRAM减少了80%。 -Qwen2.5（1.5B）仅需7GB VRAM即可训练。 -GRPO现在有LoRA和QLoRA。 -Llama3.1（8B）要求15GB VRAM用于训练。