QLoRA量化 LLM 的高效微调

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QLoRA 是华盛顿大学提出的一种有效的微调方法,可以减少内存使用量,足以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型,同时保留完整的 16 位
简介
QLoRA 是华盛顿大学提出的一种有效的微调方法,可以减少内存使用量,足以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型,同时保留完整的 16 位微调任务性能。QLoRA 通过冻结的 4 位量化预训练语言模型将梯度反向传播到低阶适配器 (LoRA)。项目团队同时还发布了一个命名为 Guanaco... 更多
其它信息
地区
不详
开发语言
Python
开源组织
所属分类
神经网络/人工智能、 LLM(大语言模型)
授权协议
MIT
操作系统
跨平台
收录时间
2023-09-25
软件类型
开源软件
适用人群
未知

时光轴

里程碑1
LOG0
2023
2023-09
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