发生了什么
Nous Research 发布 Token Superposition Training（TST），一种在模型预训练阶段通过对 token 进行分组处理的技术，在不改变模型架构和训练数据的前提下，实现了 2-3 倍的训练速度提升。该技术已在 270M、600M、3B 密集模型和 10B-A1B 稀疏模型上验证，由 @bloc97_、@gigant_theo 和 @theemozilla 团队主导。
为什么值得关注
展示了 LLM 预训练效率优化的重要技术突破，对 AI 开发者具有重要参考价值
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Nous Research 发布 Token Superposition Train
Nous Research 发布 Token Superposition Training（TST），一种在模型预训练阶段通过对 token 进行分组处理的技术，在不改变模型架构和训练数据的前提下，实现了 2-3 倍的训练速度提升。该技术已在 270M、600M、3B 密集模型和 10B-A1B 稀疏模型上验证，由 @bloc97_、@gigant_theo 和 @theemozilla 团队主导。
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Token Superposition Training (TST) 是一种新的 L
Token Superposition Training (TST) 是一种新的 LLM 预训练方法，通过在训练前期使用连续 token 袋预测技术，在不改变模型架构、优化器、分词器或训练数据的情况下，实现了 2-3 倍的训练时间加速，已在 270M 到 10B 参数规模的模型上验证。
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