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低秩空间

MLSys’25 极低内存消耗:用SGD的内存成本实现AdamW的优化性能

2025年2月27日16时 作者 机器之心

UT Austin 和 Meta AI 推出的 APOLLO 方法首次实现了在类 SGD 内存成本下训练大模型,显著降低内存需求并提升性能。

分类 学术、 资讯 标签 3倍批量大小、 Meta AI、 UT Austin、 优化器框架、 低秩空间、 内存瓶颈 发表评论

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