方法证据记录
QLoRA
QLoRA is an efficient fine-tuning method introduced by Dettmers et al. in 2023 that enables fine-tuning large language models using quantization and low-rank adaptation. By combining 4-bit quantization with LoRA, QLoRA reduces memory requirements by 75%, enabling fine-tuning of 65B-parameter models on single GPUs.
源记录
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Efficient Finetuning of Quantized LLMs
分类方法记录 · ml-model / deep-learning
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