算法论文7
Meta优化Scaling Law，省token又提效
机器之心
AI 摘要
Meta论文有新进展，提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数。研究表明，2 - simplicial Transformer在有限token预算下扩展性、参数数量scaling指数等方面优于Transformer。
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原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
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