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once-for-all framework
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一种适用于所有的 QuantLLM: 为高效部署而进行的量化 LLM 微调
利用一次训练的一揽子模型,通过去耦合共享权重、使用低秩适配器、调节采样率等方式,减少大型语言模型的内存需求和训练时间,同时保持高性能。
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