Channe Chwa

AutoPipe框架简化LLM训练后流水线配置

研究人员开发了AutoPipe，一个新颖的框架，旨在高效配置大型语言模型（LLMs）的训练后流水线。该预算感知系统采用两阶段方法，从历史运行中学习以指导新配置，并采用具有高斯过程代理的贝叶斯优化进行数据集特定调整。AutoPipe还包含一个提前停止机制和一个学习到的预测器来估计最终性能，显著降低了超参数优化的计算成本，同时取得了与全保真方法相当的结果。