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华盛顿大学推高效大模型调优方法“代理调优”
华盛顿大学推出更高效的大模型调优方法“代理调优”，该方法通过对比小型调整模型和未调整模型的预测结果来引导基础模型的预测，实现对模型的调优而无需接触模型的内部权重。 随着ChatGPT等生成式AI产品的发展，基础模型的参数不断增加，因此进行权重调优需要耗费大量时间和算力。为提升调优效率，该方法可以在解码时更好地保留训练知识，同时保留更大规模预训练的优势。研究人员对LlAMA-2的13B、70B原始模…- 2.1k
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