STAPLE：给预训练模型加静态稀疏记忆
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STAPLE：给预训练模型加静态稀疏记忆
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AI 综述
Ranajoy Sadhukhan 等作者提出 STAPLE，一种基于 STEM 的方法，把 token 索引嵌入作为残差路径加入预训练模型，在保留原有计算的同时学习 token 特定信息。 在 OLMo-2 1B 上，STAPLE 在 HumanEval、MBPP、GSM8K、DROP 上分别比持续稠密训练提升 4.27、2.80、2.27、1.65 分；在 OLMo-2 7B 上仍保持增益。上述结果来自作者在论文中的报告。
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最新进展10月12日 12:00
STAPLE：通过嵌入模块对预训练检查点进行静态稀疏升级报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.LGSTAPLE：通过嵌入模块对预训练检查点进行静态稀疏升级
STAPLE 是一种基于 STEM 的方法，通过将 token 索引嵌入作为残差路径加入预训练模型，在保留原有计算的同时学习 token 特定信息。在 OLMo-2 1B 上，其 HumanEval、MBPP、GSM8K、DROP 分别较持续稠密训练提升 4.27、2.80、2.27、1.65 分，并在 OLMo-2 7B 上保持增益。
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