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Apresentando o SparseLoCo: um método eficiente em comunicação para pré-treinamento de LLM.
Resumo: Aproveitamos a esparsificação Top-k + feedback de erro com os passos externos infrequentes do DiLoCo—comunicando apenas 1–3% dos gradientes com quantização de 2 bits—superando o DiLoCo e o DeMo. 1/N,
ArXiv:
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