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Presentamos SparseLoCo: un método eficiente en la comunicación para el preentrenamiento de LLM.
TL; DR: Aprovechamos la esparsificación Top-k + retroalimentación de errores con los pasos externos poco frecuentes de DiLoCo, que comunican solo gradientes del 1 al 3% con cuantificación de 2 bits, superando a DiLoCo y DeMo. 1/N,
ArXiv:
Github:
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