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Efficient Row-Based Sparse Fine-Tuning
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内容提要
本研究提出了一种高效的基于行的稀疏微调框架，通过识别“重要”神经元进行微调，显著提高内存效率，同时保持模型精度。该方法在有限计算资源下优化基础模型微调，训练时间和复杂性未增加。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的稀疏微调框架，旨在优化基础模型微调。
- 该框架通过识别“重要”神经元进行微调，提高了内存效率。
- 在有限计算资源下，该方法保持了模型的精度。
- 该方法与最先进的技术相媲美，但不增加训练时间和复杂性。
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