这项研究介绍了LOw-Memory Optimization(LOMO),这是一种旨在显著减少大型语言模型(LLM)训练所需资源的优化器,目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU(每个具有24...
Read More这篇文章由a16z撰写,讨论了一些新兴的LLM应用架构,包括联邦学习、边缘计算和无服务器计算。这些架构为LLM提供了新的扩展方式和更高效的运行方式,可能会在未来推动LLM的广泛应用。
Read More本文讨论了几种加速大型语言模型(LLM)训练和推理的技术,以使用高达100K个输入令牌的大上下文窗口。这些技术包括:ALiBi位置嵌入,稀疏注意力,闪电注意力,多查询注意力,条件计算以及使用80GB的A100 GPU。
Read More最近,关于语言模型的热潮导致了各种各样的声明,比如“我们的模型被 ChatGPT N% 的时间所偏好”。但这种声明通常隐藏了一个事实,那就是 ChatGPT 实际上是偏向 GPT4 模型的。这其中涉及到各种各样的问题,包括校准、...
Read More## 新闻摘要: 近期有一篇论文对LLMs在自然语言处理方面的强大能力进行了详细的研究,探讨了如何将LLMs应用于互联网推荐系统的改进。该论文检查了LLMs在推荐过程的各个阶段中可能扮演的角色,并探究了将这些模型整...
Read MoreLLM是指语言模型,近来备受瞩目。它们是一种基于人工智能的算法,可以模拟人类的语言能力,甚至表现出惊人的人类特征。下面是该技术的三个核心点: - LLM可以模拟人类的语言能力,包括语法、语义和语用。 - LLM可以...
Read More近日,研究人员提出了一种名为Sparse-Quantized Representation(SpQR)的新技术,可以实现对大型语言模型(LLMs)的几乎无损压缩,克服了量化带来的精度损失。这项技术使得强大的LLMs可以在像笔记本电脑和手机这样...
Read More