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DF93电脑，就能松动全模块北极熊大数学模型！
这一令开放源码党感伤的新一代丰硕成果，源自武大邱锡鹏项目组。
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学术论文由此正式发布，就引起了许多探讨——
在GPT-4刮起热潮后，现代人在赞叹于大词汇数学模型潜能的与此同时，已经开始愈来愈数处思索数学模型掌控权的难题。
对大数学模型普及化而言，FPS松动LLaMA 65B具备十分关键的象征意义！
FPS松动650亿模块大数学模型
学术论文的主要就关键性贡献LOMO（Low-Memory Optimization）强化器，想化解的是十分有限天然资源前提下，大数学模型全模块松动的痛点。
因而，武大项目组的强化路子是这种的：
为的是平衡LOMO的混和精确度体能训练，科学研究相关人员还采行了下列关键步骤。
势能常量：将势能应用于数学模型模块以后，对势能展开常量。
在体能训练期间将某些计算转换为全精确度
科学研究相关人员分析了使用不同强化器的体能训练过程中，数学模型状态和激活的内存使用情况。
吞吐量测试的结果则显示，在配备8块RTX 3090显卡的服务器上，LOMO可以hold得住LLaMA 65B的体能训练。
科学研究相关人员还在SuperGLUE基准测试上，比较了LOMO与Zero-shot、LoRA的下游任务性能。
当然啦，尽管在大数学模型体能训练中，8块3090并不是高配，但对普通人而言，还是有点不亲民。
不过，也有人认为，这仍然是个好消息。
虽然不太可能拥有这种的服务器配置，但租这个配置的电脑也不算贵。
目前，使用LOMO体能训练时，大部分内存被模块占用。因而，一个有前景的方向是探索模块量化技术，这可能会大大减少内存使用。
此前，武大开放源码的MOSS大数学模型，正是源自邱锡鹏项目组。
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