菲利克斯·平克斯顿
10月 08， 2024 04：46
探索在 AMD Radeon GPU 上微调 Llama 3 的创新方法，专注于降低计算成本和提高模型效率。
随着人工智能的不断发展，对高效模型微调流程的需求变得越来越重要。AMD 专家 Garrett Byrd 和 Joe Schoonover 博士最近进行的一次讨论阐明了使用 AMD Radeon GPU 对大型语言模型 （LLM） Llama 3 的微调。AMD.com 表示，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提高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。挑战在于需要在训练阶段调整数十亿个参数，这比推理阶段要求更高，推理阶段要求模型只需适应内存。
高级微调技术
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 Parameter-Efficient Fine-Tuning （PEFT），它只专注于调整一小部分参数。这种方法无需重新训练每个参数，从而显著降低了计算和存储成本。
Low Rank Adaptation （LoRA） 通过采用低秩分解来减少可训练参数的数量，从而在使用更少内存的同时加速微调过程，从而进一步优化该过程。此外，量化低秩适应 （QLoRA） 利用量化技术来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 日举办一场现场网络研讨会，重点介绍在 AMD Radeon GPU 上微调 LLM。本次活动将为参与者提供向专家学习优化 LLM 以满足多样化和不断发展的计算需求的机会。
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