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ShadowLLM: 基于预测的上下文稀疏化大语言模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过稀疏性加速预训练大型语言模型的训练过程，提高计算速度，实现了与标准训练相媲美甚至更好的性能。在持续预训练中，吞吐量提升了45%，在监督微调中节省了38%的训练时间。这提供了一个简单、硬件无关且易于部署的额外LLM训练框架。
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关键要点
- 使用稀疏性加速预训练大型语言模型的训练过程。
- 通过排除不活跃的神经元提高计算速度。
- 该方法在实践中实现了与标准训练相媲美甚至更好的性能。
- 持续预训练中吞吐量提升了45%。
- 在监督微调中节省了38%的训练时间。
- 提供了一个简单、硬件无关且易于部署的额外LLM训练框架。
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