LoRA数学编程任务不敌全量微调 | 哥大&Databricks新研究
LoRA数学编程任务不敌全量微调 | 哥大&Databricks新研究大数据巨头Databricks与哥伦比亚大学最新研究发现,在数学和编程任务上,LoRA干不过全量微调。
大数据巨头Databricks与哥伦比亚大学最新研究发现,在数学和编程任务上,LoRA干不过全量微调。
在《如何制造一个垂直领域大模型》一文中我们列举了几种开发垂直领域模型的方法。其中医疗、法律等专业是比较能体现模型垂直行业能力的,因此也深受各大厂商的重视。
Richard Sutton 在 「The Bitter Lesson」中做过这样的评价:「从70年的人工智能研究中可以得出的最重要教训是,那些利用计算的通用方法最终是最有效的,而且优势巨大。」
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。
大模型又又又被曝出安全问题!
堂堂开源之王Llama 3,原版上下文窗口居然只有……8k,让到嘴边的一句“真香”又咽回去了。
我们知道,Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
Llama 3的开源,再次掀起了一场大模型的热战,各家争相测评、对比模型的能力,也有团队在进行微调,开发衍生模型。
在大语言模型领域,微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多,针对LLM的微调方法同样在推陈出新。
对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。