Основные понятия
JORA는 JAX의 텐서 병렬 처리와 LoRA 기술을 활용하여 검색 증강 미세 조정 작업의 메모리 사용량과 계산 속도를 크게 향상시킨다.
Аннотация
JORA는 검색 증강 미세 조정(RAFT) 작업을 위한 라이브러리이다. RAFT는 대규모 언어 모델(LLM)에 관련 지식을 추가하여 성능을 향상시키는 기법이다.
JORA의 주요 특징은 다음과 같다:
- JAX의 JIT 컴파일과 텐서 분할 기술을 활용하여 메모리 사용량과 계산 속도를 크게 개선
- Llama-2 모델을 대상으로 하며, 데이터 로딩, 미세 조정, Hugging Face 호환성 등을 제공하는 편리한 API 제공
- 기존 라이브러리 대비 12배 이상의 성능 향상과 GPU 메모리 사용량 절반 수준 달성
JORA는 검색 증강 기반 애플리케이션에서 LLM의 확장성과 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대된다.
Статистика
단일 GPU 환경에서 JORA의 메모리 사용량은 Hugging Face/DeepSpeed 구현 대비 약 50% 수준
4 GPU 환경에서 JORA의 계산 속도는 Hugging Face/DeepSpeed 구현 대비 12배 이상 빠름
Цитаты
"JORA는 JAX의 JIT 컴파일과 혁신적인 텐서 분할 기술을 활용하여 미세 조정 프로세스를 가속화하고 메모리 사용량을 크게 최적화합니다."
"JORA는 검색 증강 미세 조정의 확장성과 효율성을 높여 자연어 처리 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어줍니다."