理解大模型微调性能并估算成本 | 多衣装定制模型生成 | 代码嵌入中的预训练模型选择问题...

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前言： 论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。 1. 理解大模型微调性能并估算成本   标题： Understanding the Performance and Estimating the Cost of LLM Fine-Tuning   机构： 密歇根大学、乔治亚理工学院   关键词： 大型语言模型、稀疏专家混合、GPU、云计算   作者： Yuchen Xia,  Jiho Kim,  Yuhan Chen   分析： 由于训练大型语言模型的成本高昂，微调已成为使用有限计算资源以经济高效的方式专门针对特定任务对大型语言模型进行专业化的有吸引力的替代方法。本文通过描述稀疏专家混合(MoE)的大型语言模型微调来理解其在单个GPU上的准确性和运行时性能。该论文的评估提供了关于稀疏和密集版本的MoE模型训练有效性的独 ………………………………