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On-Policy Distillation: Effiziente Trainingsmethoden für KI-Modelle

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Die On-Policy Distillation ist ein vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der Effizienz und Leistung von KI-Modellen. In diesem Artikel werden die Grundlagen, Vorteile, Herausforderungen und Anwendungen dieser Methode untersucht.
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Private LLM-Training mit Fully Sharded Data Parallel in Opacus

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Opacus hat kürzlich bedeutende Fortschritte bei der Unterstützung des privaten Trainings von großen Modellen gemacht. Mit der Einführung von Fully Sharded Data Parallel (FSDP) wird die Effizienz und Skalierbarkeit beim Training von Modellen erheblich verbessert.