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Harmony in Divergence: Fast, Accurate, and Memory-Efficient Zeroth-Order Fine-Tuning of Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新颖的零阶优化方法（DiZO），旨在解决大型语言模型微调中的内存不足问题。该方法通过层次化差异分析，提高了收敛速度和准确性，训练时间减少了48%，在多项任务中超越了现有基准。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的零阶优化方法（DiZO），旨在解决大型语言模型微调中的内存不足问题。
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通过层次化差异分析，DiZO显著提高了收敛速度和准确性。
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训练时间减少了48%，在多项任务中超越了现有基准。
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