本研究提出了一种分数连接方法,解决了深度网络训练中超连接的高内存访问成本问题。通过将隐藏状态划分为多个部分,分数连接在大规模语言任务上显著优于传统的残差连接。
字节跳动的豆包大模型团队提出了超连接(Hyper-Connections),作为残差连接的替代方案,有效解决了梯度消失和表示崩溃的问题。该方法在Dense和MoE模型的预训练中显著提升性能,收敛速度提高了80%。超连接通过动态调整连接权重,适用于大规模语言模型和视觉任务,具有广泛的应用前景。
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