提出 RetNet 作为 LLM 的基础架构,同时实现训练并行性、低成本推理和良好性能。
RetNet的特点:
1. 训练并行性
2. 低成本推理
3. 良好性能
RetNet的功能:
1. 用于大规模语言模型的训练
2. 优化推理过程以降低成本
3. 提高模型性能和效率
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提出 RetNet 作为 LLM 的基础架构,同时实现训练并行性、低成本推理和良好性能。
RetNet的特点:
1. 训练并行性
2. 低成本推理
3. 良好性能
RetNet的功能:
1. 用于大规模语言模型的训练
2. 优化推理过程以降低成本
3. 提高模型性能和效率