算法论文8
StreamBP：两行代码优化大模型长序列训练
机器之心
AI 摘要
港中文（深圳）和上海交大团队提出 StreamBP 算法，可将大语言模型训练激活值内存大幅降低，提升最大序列长度，速度与梯度检查点相当甚至更快，适用于多种目标函数，代码已开源。
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无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码
港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。
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