$S_{\min }(S) $is the minimum possible number of optimization steps (parameter updates) 给定固定的计算量预算C,根据上述计算等式,模型参数量N、训练batch_size B、训练步数S、训练Token数D的增长关系如下: N \propto C^{\alpha_C^{\min } / \alpha_N
这篇论文提出了 SPACTOR,这是一种用于训练 LLM 的方法,其将 span 损坏和 token 替换检测组合成了一个两阶段课程;其靠少 50% 的预训练迭代次数和少 40% 的计算成本实现了与标准方法一样的性能。 论文标题:MambaByte:Token-free Selective State Space Model 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.13660 MambaB...
此外,为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵,因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。 参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来解决这两个问题,PEFT 可以使 PLM 高效适应各种下游应用任务,而无需微调预训练模型的所有参数。 微调大规模 PLM 所需的资源成本通常高得令人望而却...
这篇论文提出了 SPACTOR,这是一种用于训练 LLM 的方法,其将 span 损坏和 token 替换检测组合成了一个两阶段课程;其靠少 50% 的预训练迭代次数和少 40% 的计算成本实现了与标准方法一样的性能。 论文标题:MambaByte:Token-free Selective State Space Model 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.13660 MambaB...
[5]ChatGPT的90%:https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/ [6]MPT-7B transformer:https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b [7]BloombergGPT:https://www.bloomberg.com/company/press/bloomberggpt-50-billion-parameter-llm-tuned-finance/
Sebastian 预测本月会看到更多的多模态 LLM 模型，因此不得不谈到不久前发布的论文《LLaMA-Adapter V2: Parameter-Efficient Visual Instruction Model》。先来回顾一下什么是 LLaMA-Adapter？它是一种参数高效的 LLM 微调技术，修改了前面几个 transformer 块并引入一种门控机制来稳定训练。论文地址：https://arxiv....
Parameter-Efficient Model Adaptation LLM参数量很大,想要去做全量参数的fine turning代价很大,所以需要一些高效经济的方法。 一些PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)方法 Adapter Tuning Prefix Tuning Prompt Tuning Low-Rank Adapation(LoRA) 推荐阅读: 【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践 https:...
Microsoft's Phi-3 familyofsmall language modelsare optimized for performance at small size. The 3.8 billion parameter Mini, 7 billion parameter Small, 14 billion parameter Medium, and 14.7 billion parameter Phi-4 all out perform larger models on language tasks. ...
llm-token-limit策略通过将 LLM 令牌的消耗限制为每分钟指定数目来阻止每个密钥的大语言模型 (LLM) API 使用量达到峰值。 超过令牌使用量时,调用方会收到429 Too Many Requests响应状态代码。 通过依赖从 LLM 终结点返回的令牌使用量指标,该策略可以实时准确监视和强制实施限制。 借助该策略,API 管理可以预先计算提...
参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来解决这两个问题,PEFT 可以使 PLM 高效适应各种下游应用任务,而无需微调预训练模型的所有参数。 微调大规模 PLM 所需的资源成本通常高得令人望而却步。 在这方面,PEFT 方法仅微调少量或额外的模型参数,固定大部分预训练参数,大大降低了计算和存储...