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AI 综述
Meta与MIT发表论文,报告循环复用Transformer层的研究发现:在不增加参数的情况下,模型可获得更深深度,并优于普通模型。论文称研究训练了最高1B参数、最多155B token的稠密模型,发现循环整个堆栈在固定规模下质量最佳,训练算力紧张时循环中间层收益最高。每循环适配器仅增加1.1%–4.3%参数,而翻倍深度需增加51.4%。目前该发现由单一报道呈现,尚无后续进展。
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Meta 与 MIT 论文：循环复用 Transformer 层可胜过普通模型事件进展
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- 来源：Rohan Paul
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11月2日
Rohan Paul
Meta 与 MIT 论文：循环复用 Transformer 层可胜过普通模型
Meta 与 MIT 新论文发现，循环复用 Transformer 层能让模型在不增加参数的情况下获得更深深度，并优于普通模型。研究训练了最高 1B 参数、最多 155B token 的稠密模型，发现循环整个堆栈在固定规模下质量最佳，训练算力紧张时循环中间层收益最高。每循环适配器仅增加 1.1%–4.3% 参数，而翻倍深度需增加 51.4%。