田渊栋等人新作：突破内存瓶颈，让一块4090预训练7B大模型
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的训练一直是研究者们关注的焦点。随着模型规模的不断扩大，训练这些模型所需的计算资源，尤其是内存资源，成为了一个巨大的挑战。传统的内存优化方法，如低秩适应（LoRA），虽然在一定程度上减少了内存占用，但在性能上往往无法与全秩权重训练相媲美。然而，田渊栋等人的最新...
ModelScope中，I914900K，4090显卡，64G内存，3个T硬盘，能跑什么开源大模型？
ModelScope中，I914900K，4090显卡，64G内存，3个T硬盘，能跑什么开源大模型？
减少内存消耗、降低大模型训练成本，ACL杰出论文作者揭秘CAME优化器
在语言模型的训练中，优化器往往占据了大量的内存使用。然而，随着大语言模型参数量的不断增加，随之而来的是训练时的内存消耗更为严峻。目前，自适应梯度优化算法，如 Adam 和 LAMB，在大规模语言模型的训练中表现出出色的训练性能。然而，传统优化算法对自适应的需求需要保存每个参数梯度的二阶矩估计...
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