EE-Tuning: 基于经济且可伸缩的解决方案的早停调参大型语言模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。EE-Tuning 是一种轻量且经济的解决方案，用于训练 / 调整早停的大型语言模型 (LLMs)。与全参数预训练的常见方法相比，EE-Tuning 通过以参数有效的方式增加早停层来扩充任何预训练（可能是微调）的标准 LLM，从而大大减少计算资源和训练数据的需求。通过广泛的性能优化和与 3D 并行性的完全兼容性，我们的 EE-Tuning 实现实现了出色的训练效率和可扩展性。系统实验证实了...
EE-Tuning是一种轻量且经济的解决方案，用于训练/调整大型语言模型。通过增加早停层来扩充预训练的标准模型，减少计算资源和训练数据需求。EE-Tuning实现了出色的训练效率和可扩展性，并证实只需有限的训练预算就可以实现有效的早停模型推断。
