Effiziente Retrieval-basierte Feinabstimmung von Llama-2-Modellen mit JORA: Eine JAX-basierte Bibliothek für skalierbare und speichereffiziente Verarbeitung

JORA, eine JAX-basierte Bibliothek, ermöglicht eine effiziente und skalierbare Feinabstimmung von Llama-2-Modellen für Retrieval-basierte Aufgaben, indem sie Tensor-Parallelität und Low-Rank-Anpassung (LoRA) nutzt, um den Speicherverbrauch zu reduzieren und die Rechenleistung zu verbessern.