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内容提要
AIxiv专栏促进学术交流，报道超过2000篇内容。UT Austin与Meta AI联合推出APOLLO训练策略，显著降低大语言模型的内存需求并提升性能，为资源有限的研究者提供高效训练的新方案。
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关键要点
- AIxiv专栏促进学术交流，报道超过2000篇内容。
- UT Austin与Meta AI联合推出APOLLO训练策略，显著降低大语言模型的内存需求。
- APOLLO首次以类SGD内存成本完成大模型训练，保持AdamW的优化性能。
- APOLLO在Hugging Face Transformers等开源项目中落地，便于研究者使用。
- APOLLO实现3倍预训练加速，突破规模限制，支持在消费级GPU上训练大模型。
- APOLLO通过结构化更新优化学习率，显著降低内存开销。
- APOLLO-Mini进一步压缩优化器状态至SGD内存消耗，性能超越AdamW。
- APOLLO在C4数据集上预训练LLaMA模型，显著降低内存需求并提高性能。
- APOLLO支持更高的批量大小，实现训练加速，适用于资源受限环境。
- APOLLO为资源有限的研究者提供高效训练大模型的新方案。
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