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Loop Scaling Laws

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  1. TOOL · CL_273350 ·

    新的循环缩放定律联合建模MoE模型中的递归和稀疏性

    研究人员引入了“循环缩放定律”，这是一个新颖的框架，可联合建模神经网络中的递归和稀疏性，特别是针对循环专家混合（MoE）架构。与单独分析递归或稀疏性的现有方法相比，这些定律能更准确地预测模型性能。该框架表明，对于推理任务，稀疏性可提供三倍的激活参数效率提升，而递归可提供两倍的总参数效率提升，联合缩放可进一步提升性能。