改进循环语言模型训练方法以降低计算成本
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改进循环语言模型训练方法以降低计算成本
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Hugging Face报道称，一篇论文提出了通过改进固定点训练和正交输入注入的方法，以降低循环语言模型的训练与推理成本。该方法在100M到1.6B参数范围内降低了模型困惑度，并在1.6B参数下，仅使用3倍压缩的KV缓存就达到了全缓存固定深度训练的下游平均效果，同时支持截断反向传播、终端KV共享和更快的预填充速度。
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10月5日
- Hugging Face · 每日论文Towards Looped Models Done Right, Part II: Rethinking at Fixed Points
本文提出通过改进固定点训练和正交输入注入方法，降低循环语言模型的训练与推理成本。使用学习到的深度先验和正交注入，模型在100M到1.6B参数范围内均能降低困惑度，且在1.6B参数规模下，3倍压缩的KV缓存即可达到全缓存固定深度训练的下游平均效果。该方法支持截断反向传播、终端KV共享和更快的预填充速度。
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