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提升大型语言模型（LLMs）的训练速度：推理提升30%，内存降低一倍，仅需一行代码！
引言 大型语言模型资源消耗惊人，10B以内的参数还能够一够，再大就超出范围了（个人想法）。今天给大家分享这篇文章与模型训练相关，基于pytorch，「应用混合精度降低模型训练成本，提高模型训练速度，并且只需一行代码即可实现精度切换」。研究了生成式AI模型Lit-LLaMA的推理速度，该方法可提高30%的性能，降低1倍内存。 32位Float介绍 在GPU上训练深度神经网络时，我们通常使用低于最…- 1.3k
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