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混合稀疏训练：实现变压器预训练的4倍FLOP减少
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了混合稀疏训练（MST）方法，通过稀疏训练和注意机制，减少了大语言模型的计算需求，提高了计算效率。
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关键要点
- 本研究提出了混合稀疏训练（MST）方法。
- MST方法旨在解决大语言模型在预训练过程中高计算需求的问题。
- 该方法结合了动态稀疏训练、稀疏变换和混合稀疏注意机制。
- MST实现了高达75%的浮点运算（FLOPs）减少。
- 该方法在保持模型性能的同时显著提高了计算效率。
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