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新论文提出全带宽Transformer架构,复用隐藏状态提升模型性能

摘要与判断

一项新研究提出了“全带宽Transformer”(Full-bandwidth Transformer)架构。传统Transformer通常只将采样的token传递到下一步,而该方法将模型计算出的丰富隐藏状态也反馈输入,使模型能在内部持续处理信息,无需逐token显式展开。在10亿参数规模下,该架构在数学、编码和语言模型评估中均有提升,额外解码成本低于1%,且性能可媲美训练数据量多约两倍的模型。这为优化大模型推理效率和内部表征利用提供了新思路。

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