研究者推测未公布前沿模型架构
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研究者推测未公布前沿模型架构
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AI 综述
研究者推测,一款尚未公布的前沿模型可能采用 LatentMoE、NoPE gated attention、DeltaNet 式残差和局部线性注意力等架构,并可能仅使用 12T token 进行训练,通过大批次、优化器及损失目标调整提高数据利用效率。 该推测还包括基础归一化和激活梯度裁剪等稳定性修复措施;目前没有公开证据确认上述架构、训练规模或相关方法已经被具体模型采用。
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最新进展11月6日 09:29
研究者推测未公布前沿模型架构:LatentMoE、线性注意力、12T token报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI Hunt研究者推测未公布前沿模型架构:LatentMoE、线性注意力、12T token
研究者纯推测一个未公布前沿模型,或采用 LatentMoE、NoPE gated attention、delta net 式残差与局部线性注意力(KDA?)。其推测该模型只使用 12T token,以大批次训练配合优化器和损失目标上的高效数据利用方案。架构还包括基础归一化方案与激活梯度裁剪等稳定性修复。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。