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用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM

众所周知,LLM 规模庞大,如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的 LLM.int8 博文 展示了我们是如何将 LLM.int8 论文 ...

大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 – 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结...