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LOMO-优化大型语言模型训练的工具

LOMO是一种新的优化器,旨在降低大型语言模型(LLM)训练的门槛,促进全参数微调在有限资源下的应用。它通过将梯度计算和参数更新融合在一个步骤中,显著降低了内存使用,最高可节...

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LOMO是一种新的优化器,旨在降低大型语言模型(LLM)训练的门槛,促进全参数微调在有限资源下的应用。它通过将梯度计算和参数更新融合在一个步骤中,显著降低了内存使用,最高可节省10.8%。这使得在资源有限的环境中也能进行大规模模型的训练。
LOMO的特点:
1. 将梯度计算和参数更新融合在一个步骤中
2. 降低内存使用,比标准方法节省10.8%
3. 可在有限资源下进行全参数微调

LOMO的功能:
1. 在具有8个RTX 3090的系统上进行65B模型训练
2. 鼓励更多研究人员参与LLM的训练
3. 集成现有的内存节省技术以优化资源使用

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