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openPangu-Embedded-1B
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新的量化感知训练方法实现近乎无损的大模型性能
研究人员开发了一种新的大语言模型（LLM）量化感知训练（QAT）方法，称为Max-Window Scale Estimation。该技术解决了两种失效模式：amax饱和（延迟的尺度估计会破坏表示）和灾难性遗忘（激进的学习率会抹去预训练知识）。通过采用保守的DTS策略和BF16预热，该方法显著降低了在MMLU和HellaSwag等基准测试上的性能下降，实现了近乎无损的结果，且训练损失偏差极小。
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新方法增强LLM的On-Policy蒸馏
研究人员开发了新方法来提高大型语言模型On-Policy蒸馏（OPD）的效率和稳定性。一种方法vOPD使用源自反向KL散度的控制变量基线，在没有显著计算开销的情况下降低梯度方差。另一种方法ROPD仅使用教师生成的响应即可实现基于规则的蒸馏，提供了基于logit的OPD的黑盒兼容替代方案。第三种技术Near-Policy Distillation（NPD）通过异步生成和选择性打包来加速该过程，实现了显著的加速并优于标准微调。