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首先，可以使用像 AdamW 这样的 8-bit 优化器版本，它们能更高效地存储跟踪数据，同时仍保持良好的性能 —— 类似于压缩照片可以节省空间，同时保留大部分图像质量；其次，使用梯度检查点技术，这就像在训练过程中拍摄快照，而不是记录所有内容。虽然这会使训练速度减慢约 20-30%，但它显著减少了内存使用。

翻看颜学庆的日程表，整个春节假期都安排得满满当当：指导科研人员做实验、修改博士生论文、与国外专家召开视频会议……“时不我待，只争朝夕。新的一年加油干，争取让更多成果惠及百姓!”

通常来讲，训练一个大型语言模型需要在内存中存储三种主要类型的信息：模型参数、模型学习所需的梯度、优化器的跟踪数据。