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LOGS第2024/06/15期 || 香港科技大学(广州)高子琪:基于离散傅立叶变换的大模型高效微调

深度图学习与大模型LLM  · 公众号  ·  · 2024-06-13 18:20
    

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独行速,众行远。图学习研讨会(LOGS)公众号不定期地举行图学习,大模型LLM以及机器学习相关的研讨会,邀请相关领域的专家,一线科研人员和顶会论文作者进行分享,希望能够给大家提供一个相互交流,研讨,和学习的平台。 如果您有相关的研究, 想要研讨与分享,或者有感兴趣的topic和论文也欢迎给我们微信公众号留言,我们会尽快与你取得联系. 图学习研讨会 报告时间 2024年06月15日(周六) 10:00 am(北京时间) 报告主题 基于离散傅立叶变换的大模型高效微调 报告嘉宾 高子琪 报告主题 随着大模型技术在自然语言处理和计算机视觉领域中的兴起,对基座模型进行高效微调正逐渐成为一个火热的新兴领域。随着基座模型规模的增加和任务定制化需求的扩大,存储微调增量权重的需求也在增加,这导致了昂贵的存储和GPU内存消耗成本。 作为 ………………………………

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