近期在GitHub上发布的ReFT（Representation Fine-Tuning）项目，为微调语言模型带来了一种新的参数高效方法。与传统的PeFT相比，ReFT在保持强大性能的同时，大大降低了成本。该方法通过精细化调整模型参数，使得在进...

Cohere AI的研究部门For AI开发了用于混合专家模型的参数高效微调方法，称为MoE PEFT。该算法可显著提高模型的微调效率，同时保持准确性。最近，该团队公开了该算法的GitHub代码库，为社区提供更多研究资源和工具。C...

在多GPU和多节点系统上训练语言模型存在多种挑战，且在这些场景下积累经验也非常困难。本篇博客文章详尽深入地研究了ZeRO，FSDP，以及在大规模训练或微调模型时可能遇到的问题。我们需要理解，进行分布式训练并不仅...