BOOST: 针对低秩大型语言模型的瓶颈优化可扩展训练框架

BOOST 框架提供了一种新颖的方法来优化低秩大型语言模型 (LLM) 的训练，这可以显着降低计算成本。这项研究源于 ArXiv 发表的文章，可能为训练和部署 LLM 提供了一种更有效的方法。

• •侧重于优化低秩 LLM 的训练。
• •旨在提高可扩展性并减少计算瓶颈。
• •在同行评审的 ArXiv 出版物中展示，暗示初步验证。