通过层组高效训练大语言模型的稀疏自编码器
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本研究提出了一种新颖的训练策略，通过将自编码器数量减少到一组连续层，显著提高了大语言模型的训练效率。在Pythia 160M模型上，训练速度提升可达6倍，同时重建质量和下游任务性能保持不变。
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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