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BriefGPT - AI 论文速递
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2024-11-11T00:00:00Z
热启动技术在扩展语言模型中的应用
💡
原文英文,约100词,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了{ u}Transfer方法,通过热启动技术解决了预训练大型语言模型的高成本问题,利用小模型的缩放初始化加速收敛,提高训练效率和成本效益。
🎯
关键要点
本研究提出了μTransfer方法,解决了预训练大型语言模型的高成本问题。
通过热启动技术,从较小模型开始训练,提高训练效率。
使用缩放初始化可以有效加速收敛和稳定训练动态。
该方法有潜在影响,提高语言模型训练的效率和成本效益。
🏷️
标签
成本效益
热启动
训练效率
语言模型
预训练
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