Answer AI开源新微调工具，可在消费级GPU上训练70B模型；

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1. Answer AI开源新微调工具，可在消费级GPU上训练70B参数模型

Answer AI发布了一款新的FSDP/QLoRA训练工具，可在消费级GPU上训练70B参数模型。该公司开源了代码，并使其易于本地运行或在runpod上运行。

划重点

• Answer AI发布了一款新的微调工具，使其可能在消费级GPU上训练70B参数模型。
• 工具的代码已经开源，并且容易在本地或runpod上运行。
• 这款工具将使更多的人能够训练大型模型，而不需要昂贵的硬件。
  

标签：Answer AI, 开源工具, GPU训练

原文链接见文末/1[1]

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2. 小型基准测试：用更少的示例评估LLM

评估语言模型通常采用手动策划的基准测试。其中一些基准测试非常大，有些超过14k个示例，这导致评估成本和噪声很高。这项工作表明，您可以可靠地评估流行基准测试中的语言模型性能，只需使用100个示例即可。

划重点

• 手动策划的基准测试非常大，部分超过14k个示例，导致评估成本和噪声较高
• 使用100个示例即可可靠地评估流行基准测试中的语言模型性能
• 小型基准测试能够有效评估LLM的性能
  

标签：自然语言处理, 人工智能, 基准测试

原文链接见文末/2[2]

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3. 深入探讨：大规模模型训练的并行化技术

这是一篇关于大规模模型训练的并行化技术的教程。文章详细介绍了不同类型的并行化技术，以及如何在训练大模型时实现高效的并行化。本文介绍了数据并行、模型并行和混合并行等不同的技术，并详细讨论了它们的优缺点。同时，本文还介绍了一些流行的开源工具和框架，如TensorFlow和PyTorch等，以及它们在大规模模型训练中的应用。通过本文的学习，读者可以深入了解大规模模型训练的并行化技术，进一步提高模型训练的效率和准确性。

划重点

• 本文详细介绍了大规模模型训练的并行化技术
• 介绍了数据并行、模型并行和混合并行等不同类型的并行化技术
• 讨论了流行的开源工具和框架在大规模模型训练中的应用
  

标签：大规模模型训练, 并行化技术, TensorFlow, PyTorch

原文链接见文末/3[3]

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4. CoLLM-通过协作提高LLM性能

Co-LLM推出了一种新方法，可以让大型语言模型协作，逐标记生成文本。这种策略允许模型利用其独特的优势和专业知识来完成各种任务，从而在遵循指令、特定领域问题和推理挑战等方面提高性能。

划重点

• 新方法提高LLM性能
• 通过协作，模型利用优势和专业知识来完成各种任务
• 在指令遵循、特定领域问题和推理挑战等方面提高性能
  

标签：LLM性能, 模型协作, GitHub仓库

原文链接见文末/4[4]

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5. Fructose: 基于LLM调用的可靠强类型接口

近期，开源社区发布了一个名为Fructose的Python包，其主要用途是为LLM调用创建可靠强类型接口。 Fructose是一个轻量级Python包，它可以帮助开发人员避免与LLM交互时的一些常见错误，例如类型不匹配或缺失参数。通过使用Fructose，开发人员可以更轻松地创建可靠的接口，从而提高代码的可维护性和可读性。此外，Fructose还提供了许多有用的功能，例如自动生成API文档和接口测试。这个包已经在GitHub上发布，拥有广泛的用户群体和社区支持。开发人员可以通过Fructose轻松创建强类型接口，从而提高代码的质量和可靠性。

划重点

• Fructose是一个Python包，用于创建LLM调用的可靠强类型接口
• Fructose避免了一些常见的错误，例如类型不匹配和缺失参数
• Fructose提供了许多有用的功能，例如自动生成API文档和接口测试
  

标签：Fructose, LLM调用, 强类型接口

原文链接见文末/5[5]

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6. 多头注意力实现基准测试开源

近代LML中常用的多头注意力模块的不同实现之间的速度存在近10倍的差异。本笔记本展示了其中几个实现，并对其性能进行了基准测试。

划重点

• 本笔记本展示了现代LML中常用的多头注意力模块的不同实现之间的速度存在近10倍的差异。
• 测试了多个实现并对其性能进行了基准测试。
• 本文可作为开发者选择多头注意力实现时的参考。
  

标签：多头注意力, LML, 基准测试

原文链接见文末/6[6]

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7. AI与水一样：必要、无处不在的相似

如今，仅依靠技术已不足以为GenAI公司提供竞争优势。这使得GenAI和瓶装水非常相似，因为其基本产品本质上是相同的。关键的差异化因素必须来自于用户体验、分发、对客户的感知价值、品牌和营销等因素。

划重点

• 技术不再是GenAI公司的唯一竞争优势
• GenAI和瓶装水有着共通点
• 用户体验、分发、客户感知价值、品牌和营销是差异化因素
  

标签：GenAI公司, 竞争优势, 用户体验

原文链接见文末/7[7]

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参考资料[1]

原文链接见文末/1: https://www.answer.ai/posts/2024-03-06-fsdp-qlora.html?utm_source=talkingdev.uwl.me

[2]

原文链接见文末/2: https://arxiv.org/abs/2402.14992?utm_source=talkingdev.uwl.me

[3]

原文链接见文末/3: https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/scaling/JAX/overview.html?utm_source=talkingdev.uwl.me

[4]

原文链接见文末/4: https://github.com/clinicalml/co-llm?utm_source=talkingdev.uwl.me

[5]

原文链接见文末/5: https://github.com/bananaml/fructose?utm_source=talkingdev.uwl.me

[6]

原文链接见文末/6: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/02_bonus_efficient-multihead-attention/mha-implementations.ipynb?utm_source=talkingdev.uwl.me

[7]

原文链接见文末/7: https://www.nfx.com/post/ai-like-water?utm_source=talkingdev.uwl.me