AWS 提出 priming 方法改造预训练 Transformer
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AWS 提出 priming 方法改造预训练 Transformer
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AI 综述
AWS 团队提出 priming 方法，用预训练 Transformer 的权重作为起点初始化混合状态空间模型，AWS 称可将混合架构的预训练成本降低 99% 以上，整个流程消耗的 token 预算不到源模型预训练的 0.5%。 AWS 同时以 Apache 2.0 许可证开源了 80 亿和 320 亿参数规模的 primed 混合模型（用于长上下文推理和指令遵循）、priming 训练代码、优化内核及 vLLM 服务插件。AWS 称该方法可将 primed 混合模型的上下文长度从 128K 扩展到 256K token，并在模型未训练过的长度上于检索（RULER NIAH）和推理（BABILong）任务保持可观准确率。
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最新进展10月13日 01:36
AWS 提出 priming 方法，可将预训练 Transformer 改造成混合状态空间架构报道时间线
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10月13日
- Amazon ScienceAWS 提出 priming 方法，可将预训练 Transformer 改造成混合状态空间架构
AWS 团队提出 priming 方法，利用预训练 Transformer 权重初始化混合状态空间模型，将混合架构的预训练成本降低 99% 以上，整个流程消耗的 token 预算不到源模型预训练的 0.5%。
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