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Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存

Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存

Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存

在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存」中,我们介绍了Unsloth,这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架,我们已将其整合到Firefly训练框架中,并且对Llama3-8B的训练进行了测试,Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。

来自主题: AI技术研报
3229 点击    2024-05-08 12:21
国内多所高校共建开源社区LAMM,加入多模态语言模型大家庭的时候到了

国内多所高校共建开源社区LAMM,加入多模态语言模型大家庭的时候到了

国内多所高校共建开源社区LAMM,加入多模态语言模型大家庭的时候到了

LAMM (Language-Assisted Multi-Modal) 旨在建设面向开源学术社区的多模态指令微调及评测框架,其包括了高度优化的训练框架、全面的评测体系,支持多种视觉模态。

来自主题: AI资讯
4840 点击    2024-01-11 11:43
大模型套壳祛魅

大模型套壳祛魅

大模型套壳祛魅

本文探讨了大模型套壳的问题,解释了大模型的内核和预训练过程。同时,介绍了“原创派”和“模仿派”两种预训练框架的差异,并讨论了通过“偷”聊天模型数据进行微调的现象。最后,提出了把“壳”做厚才是竞争力的观点。

来自主题: AI资讯
6164 点击    2024-01-04 09:53