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LESSER:僅用輸出層梯度,實現高達 9.7 倍加速的 LLM 訓練後資料篩選
LESSER: High-Efficiency Post-Training Data Selection Using Output-Layer Gradients
研究團隊推出 LESSER 框架,利用僅需前向傳播的「輸出層梯度」取代昂貴的全參數反向傳播,大幅降低 LLM 訓練後資料篩選的運算成本。
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LESSER: High-Efficiency Post-Training Data Selection Using Output-Layer Gradients
研究團隊推出 LESSER 框架,利用僅需前向傳播的「輸出層梯度」取代昂貴的全參數反向傳播,大幅降低 LLM 訓練後資料篩選的運算成本。