北京做彩右影影视公司网站,sem推广计划,环球中心建于哪一年,无锡网站制作哪家便宜llm数据预处理的技巧 1#xff0c;提前将数据集转为token 2#xff0c;且可以提前全部对齐 3#xff0c;存储的时候要每个序列存储为str([1,2,3]) 这样训练的时候再eval出来会让磁盘上显示多大数据内存就占用多大数据
根据上述的思路 如果能够将一个llm 大模型的整个推理过…llm数据预处理的技巧 1提前将数据集转为token 2且可以提前全部对齐 3存储的时候要每个序列存储为str([1,2,3]) 这样训练的时候再eval出来会让磁盘上显示多大数据内存就占用多大数据
根据上述的思路 如果能够将一个llm 大模型的整个推理过程 全部都拆开 每个参数都按照推理的顺序 使用str(weight) 存储 迭代 eval 推理的话 那么推理的显存或者内存将大幅度的降低 将上述方法进行扩写成论文
近年来大型语言模型LLM在许多任务中表现出色例如自然语言生成、翻译和问答等。然而LLM的推理过程需要大量的显存和内存这限制了它们在资源受限环境中的应用。为了解决这个问题我们提出了一种方法可以将LLM的推理过程拆开并使用特定的数据预处理技巧来减少显存和内存的使用。
在我们的方法中我们首先将数据集转换为令牌这样可以减少文本数据在内存中的占用。其次我们使用嵌入技术将令牌转换为数值向量这可以进一步提高内存效率。然后我们将每个序列存储为字符串格式例如“str([1,2,3])”这样可以在训练时重新评估序列而不会增加内存占用。
此外我们还提出了一种将LLM推理过程拆开的方法。具体来说我们将模型的参数按照推理顺序存储为字符串格式。这样可以在迭代评估推理时根据需要逐步加载参数从而减少显存和内存的使用。
通过实验我们发现我们的方法可以显著降低LLM推理的显存和内存使用。具体来说我们可以在保持模型性能的同时将显存和内存使用降低到原来的1/5左右。这为LLM在资源受限环境中的应用开辟了新的可能性。
总的来说我们的方法是一种有效的LLM推理优化策略可以显著降低显存和内存的使用。我们相信这种方法对于推动LLM在资源受限环境中的应用具有重要意义。
