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LLM-e Hypothesis: Can the Capabilities of Large Language Models Improve Without Hardware Advancements?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨在无额外计算资源的情况下，大型语言模型（LLM）能力的提升。作者提出了一个分类框架，区分依赖计算与独立于计算的创新，结果表明，计算独立的创新在资源受限环境中显著提升了性能。
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关键要点
- 本文探讨在无额外计算资源的情况下，大型语言模型（LLM）能力的提升。
- 作者提出了一个分类框架，区分依赖计算与独立于计算的创新。
- 计算等效增益（CEG）用于量化计算依赖和独立创新的贡献。
- 研究结果表明，计算独立的创新在资源受限环境中显著提升了性能。
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