算法论文7
微软等提出「模型链」新范式
机器之心
AI 摘要
微软等团队：提出「模型链」新范式，构建 CoLM 系列模型，实验表明其与 Transformer 性能相当，且扩展性、灵活性更好，还提出链式扩展和调优等方法。
阅读原文 · 机器之心
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
清华Jev-LDE：一次编辑暴涨ICL准确率
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。
机器之心
推荐文章9
三万字讲透大语言模型入门
本文是面向零基础的大语言模型入门长文，无需机器学习背景，只用简单例子讲清大语言模型的核心逻辑，覆盖从原理到产品化的全流程，适合新人系统学习。
腾讯技术工程
开源动态9
Perplexity自研CobbleDB替代DynamoDB
Perplexity核心搜索面向大模型检索，原有存储Amazon DynamoDB在高流量下存在延迟高、成本不可控问题，两名工程师两个月用Rust写出4万行自研CobbleDB，迁移后性能成本均大幅优化，后续计划开源。
InfoQ
推荐文章8
从Sigmoid到SwiGLU 读懂激活函数
本文系统梳理神经网络激活函数的发展历程，从传统普通激活到门控激活，讲解Sigmoid到SwiGLU各类激活的设计逻辑、优缺点与适用场景，帮助入门者理解设计思路
AINLPer