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Grass: 结构稀疏梯度的计算高效低内存 LLM 训练
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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SLTrain方法，将权重参数化为低秩和稀疏矩阵之和，提高了预训练性能。SLTrain几乎没有额外参数和内存开销，但实现了与完全秩训练相当的性能。结合量化和逐层更新，SLTrain可以降低内存要求高达73%。
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关键要点
- SLTrain方法通过将权重参数化为低秩和稀疏矩阵之和，提高了预训练性能。
- SLTrain几乎没有额外的参数和内存开销。
- SLTrain实现了与完全秩训练相当的性能。
- 结合量化和逐层更新，SLTrain可以将内存要求降低高达73%。
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