本文证明了在某些参数范围内,大型语言模型的训练可以通过前向计算和后向计算来实现。前向计算可以在几乎线性的时间内完成,但在其他参数范围内,没有真正的次二次时间算法。同时,也展示了计算单层注意力网络损失函数梯度的更难问题上的结果。
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