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[纸飞机]开源原驼（Guanaco）及背后的QLoRA技术，微调65B模型的显存需求从780GB以上降至48GB以下，效果直逼GPT-4

5月24日华盛顿大学的研究者发布了QLoRA技术及用其生成的Guanaco大模型。在Vicuna基准测试中表现优于所有先前公开发布的模型，达到GPT性能水平的99.3%，仅需要单个GPU上的24小时微调时间。业界一片叫好。

地址：https://t.cn/A6pUNdQM
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摘要：
我们提出了一种高效的微调方法QLORA，可以在单个48GB GPU上减少内存使用量，同时保持完整的16位微调任务性能，从而对一个拥有65B参数的模型进行微调。QLORA通过将梯度反向传播到冻结的4位量化预训练语言模型中，进而传递到低秩适配器（LoRA）。我们的最佳模型系列被命名为Guanaco，在Vicuna基准测试中表现优于所有先前公开发布的模型，达到GPT性能水平的99.3%，仅需要单个GPU上的24小时微调时间。QLORA引入了一些创新来节省内存而不牺牲性能：（a）4位NormalFloat（NF4），这是一种对于正态分布权重来说在信息论上是最优的数据类型；（b）双量化，通过量化量化常数来减少平均内存占用；以及（c）分页优化器，用于管理内存峰值。我们使用QLORA对1,000多个模型进行微调，并对8个指令数据集、多个模型类型（LLaMA、T5）和模型规模进行了详细的指令追踪和聊天机器人性能分析，这在常规微调中是不可行的（例如33B和65B参数模型）。我们的结果表明，QLoRA在一个小型高质量数据集上进行微调可以获得最先进的结果，即使使用的模型比先前的最优模型要小。我们基于人工和GPT-4评估对聊天机器人性能进行了详细分析，结果显示GPT-4评估是评估聊天机器人的廉价且合理的替代方法。此外，我们发现当前的聊天机器人基准测试不能准确评估聊天机器人的性能水平。通过一项详细的分析，我们展示了Guanaco与GPT相比存在的失败之处。我们公开发布了我们的所有模型和代码，包括4位训练的CUDA核心。

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