算法论文9
预训练Token消耗腰斩 开源隐空间大模型
机器之心
AI 摘要
上海AI Lab与上交大团队：打破大语言模型逐词预测的预训练教条，提出下一个概念预测新任务，预训练Token消耗减半，收敛速度提升1.95倍，开源8.9B隐空间大模型，下游性能全面提升。
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预训练Token消耗直接腰斩！上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务，开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP，打破传统逐词预测教条，开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型，预训练Token消耗仅需一半，收敛速度提升近一倍，下游性能显著提升，公开全部训练资产供全球研究使用。
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