Latent Feedback方法降低预训练算力
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Latent Feedback方法降低预训练算力
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AI 综述
研究作者提出Latent Feedback预训练方法，将Transformer顶层隐状态反馈至输入层；在其实验中，该方法在2个epoch、相同数据下可节省15%至46%的预训练算力，具体幅度随每参数独特token数从100增至400而提高。 在1个epoch、相同训练时长下，作者报告60M模型可少用10%的独立数据，778M模型可少用20%。作者称该方法只需修改4行代码，且高质量数据正成为现代预训练的约束。
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最新进展11月14日 02:07
Latent Feedback 方法：4 行代码最高节省 46% 预训练算力报道时间线
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11月14日
- AGI HuntLatent Feedback 方法：4 行代码最高节省 46% 预训练算力
新研究提出 Latent Feedback，将 Transformer 顶层隐状态反馈至输入层，2 epoch 预算下最高节省 46% 训练算力。100 unique tokens/parameter 时节省 15%，400 时节省 46%；60M 模型节省 10% 独立数据，778M 模型节省 20%。该方法仅需 4 行代码，scaling law 预测节省幅度随模型规模持续增长。
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