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低成本

低成本

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  • AI研究人员发现了主要大语言模型中关键漏洞 可低成本复制

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  • 新微调方法LongLoRA可低成本提升LLM上下文理解能力

    麻省理工学院与香港中文大学联手开发了一项名为LongLoRA的新微调方法,为大型预训练语言模型的发展提供了全新的途径。这一方法被设计用来增强LLM对上下文的理解能力无需过多的计算资源,为经济型超大LLM的构建铺平了道路。LongLoRA方法的推出为经济型超大LLM的发展提供了新的路径,通过优化上下文理解能力,降低了训练成本,有望推动自然语言处理领域的进一步发展。

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    训练大模型,几千块就能实现了!现在,15小时、几千块钱、85亿token数据,即可训出中文LLaMA2。综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。更多应用场景、不同领域、不同版本的模型、企业私有化平台部署等正不断迭代。

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    斯坦福大学的研究人员开发了一种名为Sophia的新型优化器,可将语言模型的预训练时间缩短一半。相比于Adam优化器,Sophia可以更快地解决语言模型的问题。研究人员在研究过程中广泛使用了理论推理,并在明天发布的代码中使用了稍微修改过的学习率的定义。

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