MikuDance: 混合动力动画系统 | FP8与BF16训练在大模型中的权衡 | 利用强化学习微调大模型突破限制...

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前言： 科研就像一场冒险，而看论文就是你的探险工具！只有通过深入阅读，才能找到宝藏，发现那些意想不到的科研奇遇哦！ 1. Dynamic Subset Tuning：扩大大模型参数有效训练的操作范围   标题： Dynamic Subset Tuning: Expanding the Operational Range of Parameter-Efficient Training for Large Language Models   相关领域： 模型结构改进、预训练   作者： Felix Stahlberg,  Jared Lichtarge,  Shankar Kumar   分析： 论文提出了一种新型的训练方法，可以在不固定参数位置的情况下，动态调整模型以适应下游任务。这种方法能够在不改变模型结构的基础上，通过优化一小部分参数来提高性能。与其他精确训练方法相比，该方法能够在多种自然语言处理任务上实现更优的性能，且所需的参数数量大幅减少。   地址： https://arxiv.org/pdf/2411.08610 2. Balancing Speed and Stability：FP8与BF16训练在大模 ………………………………