两篇新论文探讨了用于微调大型语言模型(LLMs)的零阶(ZO)优化。第一篇论文引入了核视角,表明近似误差取决于输出大小而非参数维度,从而从理论上证明了ZO方法的可扩展性。第二篇论文研究了自适应ZO优化器,提出了MEAZO,一种内存效率高的方法,在减少内存开销的同时保持了性能。 AI
影响 这些理论上的进步可能使大型语言模型的微调更加高效和可扩展。
排序理由 两篇arXiv论文提出了用于LLM微调的零阶优化方面的新理论和算法贡献。
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