論文詳細(xì)介紹了MEGALODON的技術(shù)創(chuàng)新,,包括對MEGA架構(gòu)中關(guān)鍵組件的回顧及存在問題的探討。為解決MEGA面臨的表達(dá)能力受限,、架構(gòu)差異及無法大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練等問題,,研究者創(chuàng)新提出CEMA,將多維阻尼EMA擴展至復(fù)數(shù)域,;引入時間步歸一化,,通過計算累積均值與方差,將組歸一化擴展至自回歸情況,;定制歸一化注意力機制以提升穩(wěn)定性,;并設(shè)計具有Two-hop殘差的預(yù)范數(shù)結(jié)構(gòu),有效應(yīng)對模型規(guī)模擴大帶來的預(yù)歸一化不穩(wěn)定問題,。
實驗結(jié)果顯示,,MEGALODON在長上下文序列建模的可擴展性與效率上表現(xiàn)出色。在相同訓(xùn)練token下,,MEGALODON-7B的負(fù)對數(shù)似然(NLL)優(yōu)于LLAMA2-7B,,顯示出更高的數(shù)據(jù)效率。在不同上下文長度下的WPS(word/token per second)對比中,,MEGALODON-7B在處理長上下文時速度明顯快于LLAMA2-7B,,印證了其在長上下文預(yù)訓(xùn)練中的計算效率優(yōu)勢。
在各項基準(zhǔn)測試中,MEGALODON均展現(xiàn)出優(yōu)秀性能,,無論是在短上下文任務(wù),,還是長上下文任務(wù),以及指令微調(diào),、中等規(guī)?;鶞?zhǔn)評估(如ImageNet-1K圖像分類與PG-19文本生成)等方面,MEGALODON均取得優(yōu)異成績,,部分甚至超越已使用RLHF進(jìn)行對齊微調(diào)的模型。這些成果充分驗證了MEGALODON在無限長上下文建模領(lǐng)域的先進(jìn)性與廣泛應(yīng)用潛力,。
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