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Hermes 团队改写预训练:算力成本降六成,DeepSeek 之后提效新路径
📌 一句话摘要 Nous Research 团队提出 Token Superposition Training (TST) 方法,通过将预训练早期改为粗粒度词元叠加学习,在百亿参数 MoE 模型上实现约 2.5 倍训练提速,算力成本降至原来的四成。 📝 详细摘要 本文报道了 Nous Resea
📅 2026-05-17 10:15
(22 天前)
InfoQ 中文
人工智能
2 分鐘
★ 86
Token Superposition Training
预训练
训练效率
Nous Research
●
不改架构、不加算力:Nous Research 巧用 Token 叠加,预训练提速 2.5 倍
📌 一句话摘要 Nous Research 提出 Token Superposition Training (TST),通过在预训练前半程将连续 token 的 embedding 平均并预测下一组 token,在不改模型架构和推理方式的前提下,实现 10B MoE 模型同等 loss 下最高 2
📅 2026-05-14 17:36
(25 天前)
PaperWeekly
人工智能
2 分鐘
★ 86
Token Superposition Training
预训练加速
Nous Research
MoE