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H-Net
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新研究探讨 LLM 和 Vision Transformer 压缩技术 · 已追踪 10 个来源
多篇研究论文探索了压缩大型语言模型 (LLM) 和 Vision Transformer (ViT) 的新颖方法，以降低计算成本并提高效率。技术包括使用数据驱动方法 (SoCo) 优化奇异谱、利用表示质量进行泛化边界约束，以及采用基于 LZ77 压缩的新颖性修补。其他方法侧重于语义可变分辨率分词、重建引导分词凝结以及 ViT 的无训练剪枝和合并策略。此外，研究还探讨了用于快速生成图像和视频压缩的 Hadamard 码本。
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LDARNet模型使用自适应分词进行基因组分析
研究人员开发了LDARNet，一个拥有1.2亿参数的基因组基础模型，该模型利用自适应分词来改进DNA序列建模。与之前具有固定分词边界的模型不同，LDARNet在无监督的情况下动态调整这些边界，与生物基序对齐。在27项任务的评估中，LDARNet取得了显著成功，在紧凑模型中赢得了18项任务中的11项，并在组蛋白修饰任务上设定了新的最先进结果，性能超越了许多更大的模型。