LISA微调策略：分层重要性采样（Layerwise Importance Sampling）在内存受限场景下的应用 大家好，今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）微调中非常关键且实用的技术：LISA（Layerwise Importance Sampling）。特别是在内存资源受限的情况下，LISA能帮助我们更有效地利用有限的计算资源，达到更好的微调效果。 背景：LLM微调的挑战与机遇 大型语言模型，如GPT-3、LLaMA等，已经展现出了强大的能力。然而，要让这些模型在特定任务上表现出色，往往需要进行微调。微调，简单来说，就是在预训练模型的基础上，用特定任务的数据集进行训练，使模型更好地适应目标任务。 微调过程面临着诸多挑战，其中最突出的就是计算资源的需求。LLM参数规模巨大，微调时需要大量的GPU内存。即使使用目前最先进的硬件，也很难在单张GPU上完成完整的模型微调。同时，数据并行、模型并行等技术虽然可以缓解内存压力，但会引入额外的通信开销，影响训练效率。 在这种背景下，如何更有效地利用有限的内存资源，成为LLM微调的关键问题。LISA应运而生，它通过对模型不同层进行重要 …
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