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量化适应大型语言模型算法
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论文简述:标题为QA-LoRA: Quantization-Aware Low-Rank Adaptation of Large Language Models的论文提出了一种名为QA-LoRA的算法。该算法旨在解决大型语言模型(LLM)在计算负担过重的问题,从而限制其在边缘设备上的应用。为了实现这一目标,作者提出了分组操作的概念,这可以增加量化的自由度同时减少适应的自由度。QA-LoRA可以通过几行代码轻松实施,并为原始LORA赋予了双重能力:(i) 在微调过程中,对LLM的权重进行量化(例如,转换为INT4)以降低时间和内存使用;(ii) 在微调之后,将LLM和辅助权重自然地集成到量化模型中,而不会损失准确性。作者将在不同微调数据和下游场景下验证QA-LoRA的有效性,代码将在https://github.com/yuhuixu1993/qa-lora上发布。总之,QA-LoRA算法通过结合分组操作和量化的自由度来减轻大型语言模型的计算负担,从而使其能够在边缘设备上更有效地应用。这一方法不仅简化了原始LORA的实现过程,还提高了微调过程中的性能和集成准确性。 arXiv ID: 2309.14717
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