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大模型微调过程中的几个常见问题

大模型微调过程中的几个常见问题

文中整理和总结了几个关于开源大模型微调方面的问题,答案主要来自gpt4 + google,如果其中部分问题的答案不准确,烦劳指正 (文中引用了外部资源链接,如果涉及版权问题,烦劳联系作者删除)

2023/08/04 12:02:501,490
华盛顿大学提出QLoRA及开源预训练模型Guanaco:将650亿参数规模的大模型微调的显存需求从780G降低到48G!单张显卡可用!

华盛顿大学提出QLoRA及开源预训练模型Guanaco:将650亿参数规模的大模型微调的显存需求从780G降低到48G!单张显卡可用!

前段时间,康奈尔大学开源了LLMTune框架(https://www.datalearner.com/blog/1051684078977779 ),这是一个可以在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型的框架,不过它们采用的方法是将650亿参数的LLaMA模型进行4bit量化之后进行微调的。今天华盛顿大学的NLP小组则提出了QLoRA方法,依然是支持在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型,不过根据论文的描述,基于QLoRA方法微调的模型结果性能基本没有损失!

2023/05/25 23:52:472,455