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20篇NeurIPS论文精选:语言大模型的六大趋势
〖壹〗、 本文聚焦于NeurIPS 2023大会，精选了与自然语言处理（NLP）相关的20篇精彩论文，深入观察到了语言大模型（LLM）的六大趋势。以下内容基于这些论文总结了当前LLM领域的核心发展和研究方向。
〖贰〗、 NeurIPS 2022 自然语言处理论文分类概览中国人民大学高瓴人工智能学院的王晓磊博士二年级，由赵鑫教授指导，专注于对话式信息获取研究，他总结 了2022年NeurIPS会议上与自然语言处理相关的200多篇论文，这些论文涵盖了各个研究领域，以帮助学者和从业者快速了解最新进展。
〖叁〗、 第四篇论文《基于多模态时序对比学习的长视频-语言预训练》提出了Long-Form VIdeo-LAnguage预训练模型LF-VILA，通过引入多模态时序对比学习和分层时间窗口注意力机制，有效捕捉长视频和语言的时序动态，实现端到端的对齐。实验结果在多个长视频语言理解任务上表现最佳。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
〖壹〗、 通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
〖贰〗、 使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
〖叁〗、 LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
〖肆〗、 张量并行策略为批量LoRA推断设计，支持大型Transformer模型的多GPU推断。评估结果表明，S-LoRA在单个或多个GPU上为数千个LoRA适配器提供服务，开销很小。
〖伍〗、 LONGQLORA：一种高效有效的方法，通过较少的训练资源，使大型语言模型的上下文长度得到扩展。该方法将位置插值、QLoRA 和 LongLoRA 的优势结合在一起。使用单个 32GB V100 GPU，仅在1000步微调后，将LLaMA2 7B 和 13B 的上下文长度从4096提升至8192，甚至12k。
LISA微调技术解析:比LoRA更低的显存更快的速度
〖壹〗、 LISA技术原理相对简单。研究者首先对比了LoRA训练和全参训练在不同层、不同步骤时的L2范数平均值，发现两者存在显著差异，这间接说明了LoRA训练中低秩矩阵的存在导致参数更新重点与全参数训练不同。研究者据此假设，通过在全参数训练时冻结大部分层的参数，可以模拟LoRA更新行为，最终达到相似的参数迭代效果。
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