LeRoPE将RoPE频率设为可学习参数
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LeRoPE将RoPE频率设为可学习参数
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AI 综述
UCSD研究团队在LeRoPE论文中提出，把RoPE位置编码原本按几何序列固定的旋转频率改为逐频率可学习的标量参数。团队从零训练了模型规模从5200万至25亿的模型进行验证，结果显示，LeRoPE在各规模下均优于RoPE和partial RoPE，最大规模模型可减少3.4%的浮点运算量。
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最新进展10月30日 06:24
LeRoPE 论文：将 RoPE 频率改为可学习参数，节省 3.4% 算力报道时间线
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10月30日
- AGI HuntLeRoPE 论文：将 RoPE 频率改为可学习参数，节省 3.4% 算力
LeRoPE 论文提出将 RoPE 位置编码中按几何序列固定的旋转频率改为逐频率可学习的标量参数。团队从零训练了 52M 至 2.5B 参数的模型验证，LeRoPE 在所有规模上稳定优于 RoPE 和 partial RoPE，最大规模下可少用 3.4% 的 FLOPs。
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