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Accordion弹性深度推理模型发布

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AI 综述

研究人员Yudong Zhang等发布Accordion模型。该模型基于固定前缀层循环技术,支持五种推理预算。模型经历3.6T tokens预训练,结合参数组合与多教师蒸馏整合三个领域专家。 Accordion在37项任务的宏观平均值上实现3.01个百分点的性能提升。其最终模型在对应任务与预算平均值上超越各原领域专家。模型在增强推理能力的同时,保持了指令遵循能力。

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报道时间线

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10月26日
  1. arXiv · ML
    Accordion:基于固定前缀层循环的弹性深度推理模型

    Accordion-6B-A0.5B 通过固定前缀层循环支持五种推理预算,并在 37 项任务的宏观平均值上提升 3.01 个百分点。 模型经历 3.6T tokens 预训练,结合参数组合并与多教师蒸馏整合三个领域专家。 最终模型在对应任务与预算平均值上超越各原领域专家,且保持指令遵循能力。

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