7月安卓手機性能榜：紅魔8S Pro再奪榜首
7月份的手機市場風平浪靜，除了紅魔和努比亞帶來了兩款搭載驍龍8Gen2領先版處理器的新機之外，別的也想不到有什么新品了，這也正常，通常6月7月都是手機廠商修整的時間，進入8月份之
隨著人工智能的快速發展，大型語言模型（LLM）在商業領域的應用越來越廣泛。然而，傳統的微調方法往往需要耗費大量的運算資源和成本，這對于資源有限的企業來說是一個巨大的阻礙。
為了解決這個問題，史丹佛大學和加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）的研究團隊共同開發了一種名為S-LoRA的創新技術，該技術可以大幅降低微調LLM的成本，讓企業能夠在單一圖形處理單元（GPU）上運行數百個甚至數千個模型。
傳統上，微調LLM需要使用新的范例，重新訓練預訓練模型并調整所有參數。然而，LLM通常擁有數十億個參數，因此需要大量的運算資源。S-LoRA技術通過參數高效微調法（PEFT）解決了這個問題。
LoRA是一種由微軟開發的低端適應款模型，它可以降低可訓練參數的數量，同時維持準確度，從而大幅減少定制化模型所需的存儲器和運算資源。S-LoRA則擁有動態存儲器管理系統，可以在主存儲器（RAM）和GPU之間靈活切換LoRA適配器。
S-LoRA系統還引入了“統一分頁”（Unified Paging），讓服務器能夠處理數百個甚至數千個批量的查詢，而不會出現存儲器碎片化問題。此外，S-LoRA還整合了“張量平行系統”（Tensor parallelism）。
這些特點使得S-LoRA能夠在單一GPU或多個GPU上服務許多LoRA適配器。最顯著的成就是，S-LoRA能夠同時服務2,000個適配器。
目前，S-LoRA的程序碼已經公布在GitHub上。研究人員計劃將其整合到當今流行的LLM服務架構中，這樣企業就可以輕松地將S-LoRA融入自家應用程序，以最小的成本享受定制化的LLM驅動服務。
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