ChamaleonLLM是一个新框架，允许大型语言模型在推理时动态适应。通过批量感知聚类和动态低秩更新，模型能够实时调整以处理不同输入，从而提高灵活性和效率。与传统方法相比，ChamaleonLLM在验证损失和困惑度上表现更佳，适用于多样化数据。
本文提出了一种新正则化技术——动态丢弃，通过动态调整丢弃率来提高变换器模型的训练效率。实验结果表明，该方法显著加速训练和推理，尤其是基于验证损失的调整策略效果最佳。
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