两篇新研究论文探讨了通过优化大型语言模型深度来提高其效率的方法。第一篇论文介绍了“零/单层渐进式训练”，它可以显著降低计算成本，在GPT-2等模型上节省高达80%的计算量，并在Llama3和DeepSeekV3上显示出显著的效率提升。第二篇论文提出，由于功能相似的层，LLM性能与深度成反比，并提出架构创新以鼓励更具组合性的深度使用，从而提高效率。 AI
影响 这些研究为降低训练成本和加速LLM开发提供了潜在途径，尤其是在更大规模上。
排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，讨论了提高LLM训练效率的新颖方法。
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arXiv:2511.04981v2 Announce Type: replace Abstract: Model depth is a double-edged sword in deep learning: deeper models achieve higher accuracy but require higher computational cost. To efficiently train models at scale, progressive training (also known as model expansion) scales…
arXiv:2602.05970v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Neural scaling laws relate loss to model size in large language models (LLMs), yet depth and width may contribute to performance differently, requiring more detailed studies. Here, we quantify how depth affects loss via an…