下半场的大模型架构革新
华中科技大学的王兴刚团队向量子位提交了一篇关于神经网络架构演进的文章。过去十年间，科研人员专注于提升内部层的计算能力，却忽略了层间通信技术的进步。这件事亟需被改变。在深度学习领域，研究者们普遍采用一种策略：尽可能扩大规模。这包括增加参数数量、处理更长序列以及使用更多数据集。这些方法确实取得了成效，因为随着模型规模的增长，性能也随之提升。然而，在扩展方向上存在显著差异。例如，为了处理更长的序列，研究
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