可组合功能保持扩展的 Transformer 架构

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内容提要

本文提出了六种组合的转换方法,通过逐步增加转换器神经网络的大小来实现更大、更强大的模型的高效训练管道,并在最小初始化约束下提供确切的功能保留证明。

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关键要点

  • 提出六种组合的转换方法。
  • 逐步增加转换器神经网络的大小。
  • 实现更大、更强大的模型的高效训练管道。
  • 在最小初始化约束下提供确切的功能保留证明。
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