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新方法利用闲置推理资源降低LLM训练成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，通过利用闲置的推理资源来降低训练大型语言模型的计算成本。该算法使用低精度逆向模式程序来预测梯度，并通过控制变量将这些预测与少量精确梯度相结合。这种方法旨在通过管理方差而不是偏差来减轻近似误差。在1000万到7.74亿参数的模型上进行的实验表明，在车队工作足够便宜的特定条件下，有潜力降低成本，尽管在不同模型大小和训练场景下的性能各不相同。 AI

影响 通过利用现有的推理硬件，可以显著降低训练大型语言模型的成本。

排序理由 学术论文，详细介绍了降低LLM训练成本的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Kamil Ciosek, Nicol\`o Felicioni, Juan Elenter, Ehsan Imani ·

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