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Llama3-8B秒杀700亿巨兽?北大博士生等全新「BoT」框架推理暴涨70倍,24点图形推理一步成神

Llama3-8B秒杀700亿巨兽?北大博士生等全新「BoT」框架推理暴涨70倍,24点图形推理一步成神

Llama3-8B秒杀700亿巨兽?北大博士生等全新「BoT」框架推理暴涨70倍,24点图形推理一步成神

24点游戏、几何图形、一步将死问题,这些推理密集型任务,难倒了一片大模型,怎么破?北大、UC伯克利、斯坦福研究者最近提出了一种全新的BoT方法,用思维模板大幅增强了推理性能。而Llama3-8B在BoT的加持下,竟多次超越Llama3-70B!

来自主题: AI技术研报
8610 点击    2024-06-08 20:15
Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存

Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存

Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存

在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存」中,我们介绍了Unsloth,这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架,我们已将其整合到Firefly训练框架中,并且对Llama3-8B的训练进行了测试,Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。

来自主题: AI技术研报
3297 点击    2024-05-08 12:21