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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本文介绍了一种内存高效的预训练语言模型适应方法，通过矩阵分解和量化部分的更新，实现了对预训练模型的适应。实验结果表明，该方法优于其他基准方法，并能实现更激进的量化。