变压器层注入：大语言模型高效扩展的新方法

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了大语言模型（LLM）扩展中的计算成本和性能保持问题，提出了一种称为变压器层注入（TLI）的方法。该方法通过在每组K层中注入新层，减少初始损失，并需要较少微调步骤，证明了TLI在模型初始化和准确性上优于传统技术。研究结果显示，TLI在数据效率和成本效益方面表现优异，具备在大规模模型中应用的潜力。

本研究提出变压器层注入方法，通过在每组K层中添加新层，降低初始损失，减少微调步骤，提升性能，展现出数据效率和成本效益的优势，适合大规模应用。

变压器层注入 大语言模型 性能提升 数据效率 计算成本
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