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基于 ReRAM 的 Transformer 语言模型的零空间成本容错技术
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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
本文提出了一种零空间成本的容错机制，通过可微结构修剪、权重复制和投票以及嵌入最显著位（MSBs）到模型权重中，有效减少了硬件故障对模型预测的影响，并在 GLUE 基准的九个任务上使用 BERT 模型进行实验验证了该方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种零空间成本的容错机制
- 采用可微结构修剪、权重复制和投票
- 将最显著位（MSBs）嵌入到模型权重中
- 有效减少了硬件故障对模型预测的影响
- 在 GLUE 基准的九个任务上进行实验验证
- 使用 BERT 模型进行实验
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