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Hyper-connections (HC)
Hyper-connections (HC)
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新的SimpleHC架构简化了LLM设计，缩短了训练时间
研究人员推出了一种用于大型语言模型中超连接（HC）的简化架构SimpleHC，该架构在保持性能的同时降低了训练开销。通过移除残差混合和优化内存访问，与标准的残差基线相比，SimpleHC的训练时间仅增加了2.4%。这种简化的设计在各种规模下都保持稳定，并表现出更平滑的梯度动态，旨在使基础模型中的性能提升更加易于获得。
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TEMPER方法通过张量网络增强神经网络残差路由
研究人员推出了一种新颖的增强深度神经网络残差路由的方法，名为TEMPER。TEMPER利用张量网络将生成器表示为多路张量，与现有方法相比显著减少了参数数量，同时保持了表达性。实验表明，TEMPER在语言建模和常识推理任务中与当前技术相当或超越，实现了卓越的性能-参数效率。