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Aether-6B-11Attn-base: 训练中期模型作为研究产物发布
一项新的研究产物 Aether-6B-11Attn-base 在训练中期发布，独特地展示了一个结合了包括传统注意力、状态空间、卷积和线性时间组件在内的十一（11）种异构混合器的模型的发展过程。该模型具有 121 层、57.9 亿参数的深而窄的架构，未针对服务进行优化，并且生成 token 的速度很慢。此次发布强调了透明度，承认训练代码未存档，模型是从分片检查点重建的，并通过参数匹配和困惑度检查进行了验证。
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Aether-7B-5Attn 模型名称审计，揭示 6 种不同的机制
对 Aether-7B-5Attn 模型架构的技术审计发现，其名称与其实际实现之间存在差异。尽管该模型命名为 '5Attn'，暗示有五个注意力机制，但对其权重的分析表明，其各层之间存在六种不同的参数签名。进一步调查显示，'compress' 和 'sliding' 机制是 'full' 注意力的变体，导致对数字五有不同的解释。此次审计凸显了验证开源模型架构声明的挑战，以及模型命名约定中潜在的歧义。