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本文通过提出一种新颖的重参数化方法WeSaR，解决了大型语言模型-20241010060217

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2024-10-10 06:02
    

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2024-10-10 06:02 本条微博链接 本文通过提出一种新颖的重参数化方法WeSaR，解决了大型语言模型预训练中由参数范数不均匀性导致的损失峰值问题，实现了更稳定、更快速的训练，并取得了优于现有方法的性能，其中最令人印象深刻的是其对参数标准差选择的反直觉结论：较小的标准差反而能带来更快的收敛。 [ ………………………………

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