Bilanz der Quelle: SMELT, eine Looped Mixture-of-Experts Transformer, wurde studiert unter der Übertragung von FLOPs, Parameteren und KV-Cachen. Die Analyse zeigt, dass der zweite Pass die Aufmerksamkeitssinkel reduziert und die TrainingsFLOPs um 6.8-18.0% auf der compute-optimalen Frontiere von Größe bis 54B non-embedding Parameters reduziert.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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