菲利克斯·平克斯顿
2024 年 10 月 8 日 04:46
探索在 AMD Radeon GPU 上微调 Llama 3 的创新方法，重点关注降低计算成本并提高模型效率。
随着人工智能的不断发展，对高效模型微调过程的需求变得越来越重要。 AMD 专家 Garrett Byrd 和 Joe Schoonover 博士最近的讨论揭示了使用 AMD Radeon GPU 的大型语言模型 (LLM) Llama 3 的微调。据 AMD.com 称，此过程旨在通过定制模型以更熟悉特定数据集或特定响应要求来增强特定任务的模型性能。
模型微调的复杂性
微调涉及重新训练模型以适应新的目标数据集，这是一项计算密集型任务，需要大量内存资源。挑战在于在训练阶段需要调整数十亿个参数，这比需要模型简单地适应内存的推理阶段要求更高。
先进的微调技术
AMD 重点介绍了应对这些挑战的几种方法，重点是在微调过程中减少内存占用。其中一种方法是参数高效微调（PEFT），它专注于仅调整一小部分参数。该方法无需重新训练每个参数，从而显着降低了计算和存储成本。
低秩适应（LoRA）通过采用低秩分解来减少可训练参数的数量，进一步优化该过程，从而在使用更少的内存的同时加速微调过程。此外，量化低秩适应 (QLoRA) 利用量化技术最大限度地减少内存使用，将高精度模型参数转换为较低精度或整数值。
未来发展
为了更深入地了解这些技术，AMD 将于 10 月 15 日举办现场网络研讨会，重点讨论 AMD Radeon GPU 上的 LLM 微调。此次活动将为参与者提供向专家学习如何优化法学硕士以满足多样化和不断变化的计算需求的机会。
图片来源：Shutterstock
关键词：人工智能,加密,区块链,新闻