Olmo Hybrid 模型，一个新发布的 7B 参数开源语言模型，采用了一种混合架构，结合了传统的注意力机制和门控 DeltaNet (GDN) 等循环神经网络 (RNN) 模块。这种方法旨在通过将信息压缩到隐藏状态来提高计算效率，从而避免了标准 Transformer 注意力相关的二次成本。此次发布包含了一篇研究论文，详细介绍了混合模型的理论优势和经验证据，证明了与纯 Transformer 架构相比，它们在代币效率方面具有潜力。 AI
排序理由 发布了一个开源模型，并附带了一篇探讨新颖架构方法的 ist 研究论文。
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