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全参数微调的显存使用量和推理一样多
本文介绍了一种新的优化器 LOw-Memory Optimization(LOMO),能够在有限资源下对大型语言模型进行全参数微调,并且将内存使用量减少到之前的 10.8%。该方法通过算法的优化和内存节省技术的集成,为全参数微调提供了实用的解决方案。- 223
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Python中sklearn库中逻辑回归模型接口、属性及参数调优详解
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Python sklearn随机森林模型常用接口、属性及参数调优说明
本文主要说明Python的sklearn库中随机森林模型的常用接口、属性以及参数调优,适用于对sklearn库和机器学习有一定了解的读者。- 473
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ERNIE-Bot|BLOOMZ大模型调优、RLHF训练详细教程
本文章介绍了文心千帆的大模型调优功能,以及对ERNIE-Bot和BLOOMZ的详细训练方法和参数配置,旨在帮助开发者优化大模型的训练效果。- 326
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