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通过近似和共享反向传播减少微调内存开销
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了细调预训练大型模型的内存开销问题，通过使用GELU和SiLU激活函数以及Memory-Sharing Backpropagation策略，成功减少了30%的内存使用率。
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关键要点
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本文研究细调预训练大型模型的内存开销问题。
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从激活函数和层归一化的角度减轻内存开销。
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提出GELU和SiLU激活函数的内存高效替代方案。
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引入Memory-Sharing Backpropagation策略以减少内存使用冗余。
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实验表明该方法能够降低高达30%的内存使用率。
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