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大规模语言模型的稀疏加速训练
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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
该研究提出了一种使用稀疏性加速预训练大型语言模型的方法，通过排除不活跃的神经元以提高计算速度。实验结果表明，该方法在性能上与标准训练相媲美甚至更好，吞吐量提升了45%，节省了38%的训练时间。
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关键要点
- 该研究提出了一种使用稀疏性加速预训练大型语言模型的方法。
- 通过排除不活跃的神经元以提高计算速度。
- 实验结果表明，该方法在性能上与标准训练相媲美甚至更好。
- 吞吐量提升了45%。
- 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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