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  • 资源有限的大型语言模型的全参数微调

    文章目录

    • 摘要
    • 1、简介
    • 2、相关工作
    • 3、方法
      • 3.1、重新思考optimizer的功能
        • 3.1.1、使用SGD
        • 3.1.2、隐式BatchSize
      • 3.2、LOMO:低内存优化
      • 3.3、使用LOMO稳定训练
        • 3.3.1、梯度归一化和裁剪的替代方法
        • 3.3.2、缓解精度下降
    • 4、实验
      • 4.1、内存配置
      • 4.2、吞吐量
      • 4.3、下游性能
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