σTransfer：小模型到大模型的精度迁移
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σTransfer：小模型到大模型的精度迁移
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报道摘要
研究者提出 σTransfer，在 Maximal Update Parametrization（μP）下对先验协方差做重缩放，使选定的先验精度随模型宽度增长保持稳定，从而只需在小模型上搜索精度并零样本迁移到大模型。
摘自 arXiv cs.LG
最新进展10月9日 12:00
σTransfer：在 μP 下将不确定性从小模型迁移到大模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.LGσTransfer：在 μP 下将不确定性从小模型迁移到大模型
研究者提出 σTransfer，在 Maximal Update Parametrization（μP）下对先验协方差做重缩放，使选定的先验精度随模型宽度增长保持稳定，从而只需在小模型上搜索精度并零样本迁移到大模型。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。