我们的研究发现揭示了低秩训练技术的潜力及其对扩展规律的影响。代码已在GitHub上提供。 1 引言 在过去的十年中,机器学习领域一直被训练越来越多参数化的网络或采取“叠加更多层”的方法所主导。大型网络的定义已经从具有1亿个参数的模型演变到数百亿个参数,这使得与训练这样的网络相关的计算成本对大多数研究团队来说...
论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.05695代码仓库：https://github.com/guitaricet/peft_pretraining 一段时间以来，大模型（LLMs）社区的研究人员开始关注于如何降低训练、微调和推理LLMs所需要的庞大算力，这对于继续推动LLMs在更多的垂直领域中发展和落地具有非常重要的意义。目前这一方向也有很多先驱工作，例...
代码: https://github.com/guitaricet/peft_pretraining 一、为什么要做这个研究? 1.task 引入了名为relora的新的方法,提高了lora的效率,使其更接近全秩训练。 2.motivation LORA方法存在一定的局限性,作者引入训练中“秩”对训练效果的影响,并指出lora方法在“秩”方面存在的限制。 下面我们对lore方法进行简单介...
Official code for ReLoRA from the paper Stack More Layers Differently: High-Rank Training Through Low-Rank Updates - Guitaricet/relora
我们将 ReLoRA 应用于预训练最多达 350M 参数的变换器语言模型,并展示了与常规神经网络训练相当的性能。此外,我们观察到 ReLoRA 的效率随着模型大小的增加而提高,使其成为训练多十亿参数网络的有效方法。我们的研究发现揭示了低秩训练技术的潜力及其对扩展规律的影响。代码已在 GitHub 上提供。
论文链接: https://arxiv.org/abs/2307.05695 代码仓库: https://github.com/guitaricet/peft_pretraining 一段时间以来,大模型(LLMs)社区的研究人员开始关注于如何降低训练、微调和推理LLMs所需要的庞大算力,这对于继续推动LLMs在更多的垂直领域中发展和落地具有非常重要的意义。目前这一方向也有很多先驱工作,例如...
Relora允许使用更大的批处理规模，减少分布式设置中的带宽需求，以及以低精度量化冻结参数，从而提高整体效率和内存利用率。实验结果展示了Relora方法在提高模型性能方面的显著效果。其代码在GitHub上已获得了接近400颗star，反映了研究的创新性和实用性。推荐感兴趣的读者深入阅读原文，了解更多细节。
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Reviewers No reviews Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet Milestone No milestone Development Successfully merging this pull request may close these issues. 1 particip...
Go ahead and axolotl questions. Contribute to axolotl-ai-cloud/axolotl development by creating an account on GitHub.
代码仓库:github.com/guitaricet/p 一段时间以来,大模型(LLMs)社区的研究人员开始关注于如何降低训练、微调和推理LLMs所需要的庞大算力,这对于继续推动LLMs在更多的垂直领域中发展和落地具有非常重要的意义。目前这一方向也有很多先驱工作,例如从模型结构上创新的RWKV,直接替换计算量较大的Transformer架构,改用基于RNN...