开发者新闻 | LLM 模型合并入门指南

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LLM 模型合并入门指南 自定义大语言模型 LLM 时，组织面临的一个挑战是需要运行多个实验，而这些实验只能产生一个有用的模型。虽然实验成本通常较低，并且结果非常值得付出努力，但这个实验过程确实涉及 “浪费” 资源，例如在未使用其产品的情况下花费的计算资产、专用的开发者时间等。 模型合并结合了多个自定义语言模型（LLM）的权重，提高了资源利用率，并为成功的模型增加了价值。这种方法提供了两种关键解决方案。   ① 通过重新利用 “失败的实验” 来减少实验浪费   ② 提供经济高效的替代方案来参加培训 本文将探讨如何自定义模型、模型合并的工作原理、不同类型的模型合并，以及模型合并的迭代和发展方式。 全文链接： https://developer.nvidia.com/blog/an-introduction-to-model-merging-for-llms/ 使用 Numbast 实现 CUDA C++ 生态系统 与 Python 开 ………………………………