本文介绍了一种名为QLoRA的创新方法,用于有效微调LLMs。这种方法通过减少微调模型所需的内存量,使得原本需要超过780GB GPU内存的6.5B参数模型微调,现在可以在小于48GB的GPU内存下完成,同时保持与16位全参数微调的性能相当。这项技术使得目前最大的公开可用模型能够在单个GPU上微调,显著提高了LLM微调的可行性。 QLoRA...
如图1右半部分所示,我们对整个LLMs训练过程进行了大量优化。首先,考虑到LLMs训练期间错误的高频率,我们设计了一种有效管理LLMs训练作业生命周期的机制,名为TOL。通过一系列步骤实现:启动(步骤1)->预热(步骤2)->执行(步骤3)->检查(步骤5、6、7)->恢复(步骤8或步骤9、10、11),以确保训练过程的正确性。 最...
This work aims at decreasing the end-to-end generation latency of large language models (LLMs). One of the major causes of the high generation latency is the sequential decoding approach adopted by almost all state-of-the-art LLMs. In this work, motivated by the thinking and ...
《Efficient and Accurate Prompt Optimization: the Benefit of Memory in Exemplar-Guided Reflection》翻译与解读 Abstract Automatic prompt engineering aims to enhance the generation quality of large language models (LLMs). Recent works utilize feedbacks generated from erroneous cases to guide the prompt opt...
This work aims at decreasing the end-to-end generation latency of large language models (LLMs). One of the major causes of the high generation latency is the sequential decoding approach adopted by almost all state-of-the-art LLMs. In this work, motivated by the thinking and writing proces...
[2023/11]DeepSpeed-FastGen: High-throughput Text Generation for LLMs via MII and DeepSpeed-Inference[English] [中文] [日本語] [2023/10]DeepSpeed-VisualChat: Improve Your Chat Experience with Multi-Round Multi-Image Inputs[English] [中文] [日本語] ...
LLMs的指令调优的持续学习(CL for LLMs instruction tuning):随着LLMs规模的增加,它们在指令调优方面展现出了更好的适应性。相关研究探讨了如何在有限的训练资源下,通过参数高效的调优方法来缓解遗忘问题,并且在全微调场景下初步研究了基于重放的方法。 具体地,论文中提到的相关工作包括但不限于以下论文和研究: ...
LLMs之IA3:《Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning is Better and Cheaper than In-Context Learning》翻译与解读 《Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning is Better and Cheaper than In-Context Learning》翻译与解读 地址 论文地址:https:///abs/2205.05638 ...
摘要:训练大型语言模型(LLMs)面临着显著的内存挑战,主要是由于权重和优化器状态的不断增大。常见的内存降低方法,如低秩适应(LoRA),在每一层中向冻结的预训练权重添加一个可训练的低秩矩阵,从而减少可训练参数和优化器状态。然而,这些方法通常在预训练和微调阶段的性能上都不如使用全秩权重训练,因为它们将参数搜索限...
LLMs之PE:《Efficient and Accurate Prompt Optimization: the Benefit of Memory in Exemplar-Guided Reflection》翻译与解读 导读:这篇论文的核心主题是高效准确的提示词优化,旨在提升大型语言模型 (LLM) 的生成质量。 >> 背景痛点:现有的基于反馈的自动提示词工程方法存在两个主要缺点: ...