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原標題:ICML 2024高分論文 | 零階優化器微調大模型,大幅降低內存
關鍵字:梯度,模型,內存,方法,任務
文章來源:機器之心
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內容摘要:
AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文共同第一作者簡介:張逸驊:密歇根州立大學計算機系博士三年級學生,師從Sijia Liu教授,主要研究方向是大模型的安全、隱私和效率問題。李平治:本科畢業于中國科學技術大學,將于2024 Fall博士入學北卡羅來納大學教堂山分校,師從陳天龍教授,主要研究興趣集中在高效機器學習和AI4Science領域。洪駿遠:德州大學奧斯汀分校博后,導師是Zhangyang Wang教授。博士畢業于密歇根州立大學,師從Jiayu Zhou教授,目前主要的研究方向是可信大語言模型和人工智能的醫療應用。李佳翔:明尼蘇達大學博士后,目前在洪明毅教授和張樹中教授指導下做數值優化理論、機器學習理論和大規模機器學習優化問題的研究。
開源大語言模型(LLM)百花齊放,為了讓它們適應各種下
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