本研究提出GaLore 2，利用梯度低秩投影技术解决大语言模型训练中的内存瓶颈，支持高达5000亿个训练标记的预训练，展示了其实际应用潜力。

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本研究提出了GaLore和LQ-LoRA等高效微调和量化方法，旨在降低大型语言模型的内存使用，同时保持性能。通过低秩适配和量化技术，优化了模型训练过程，展示了在消费级GPU上进行大规模模型预训练的可行性。这些方法在不同任务中表现优异，有效应对了计算和存储需求增加的挑战。