论文链接，https，arxiv.org，pdf，2410.18035低秩顺应，LoRA，及其专家混合，MOE，变体是十分有效的参数高效微调，PEFT，方法，但是，由于在Transformer层中增加...

1、LLM训练的保密危机，1%的分解数据或致模型解体在LLM极速开展的当天，一个令人担心的现象正悄悄发生——模型解体，钻研发现，即使在训练数据中仅蕴含1%的分解数据，也或者造成LLM模型功能重大降低，...

，人工默认曾经成为推进企业业务翻新和可继续开展的外围引擎，咱们知道，算力、算法和数据是人工默认的三大外围要素，缺一无法，当天，笔者就从通用计算芯片这个维度登程，跟大家详细聊聊关于算力的关系技术与市场竞...

大家好，我是来自NVIDIAGPU计算专家团队的陶砺，很快乐当天无时机在这里跟大家分享一下我和我的共事陈庾，在SwinTransformer这个视觉大模的型训练和推理优化上的一些上班，其中一些的方法与...

疑问二，频繁数据拷贝，训练效率低在显存足够的状况下，咱们可以间接驳回GPU形式去训练模型，但是让一切的网络层都运转在GPU上就必定最高效吗，其实GPU只对特定义务更快，而CPU长于各种复杂的逻辑运算，...

Google开发者在线课程开局学习仅用250美元，HuggingFace技术主管手把手教你微调Llama32024，05，0612，22，00大言语模型的微调不时是说起来容易做起来难的事儿，近日Hug...