UpLoop：不增算力训练循环Transformer
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UpLoop：不增算力训练循环Transformer
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AI 综述
Cheng Liang等作者提出UpLoop预训练方案，用upcycling训练循环Transformer，并称其在最终参数量、训练token总量和训练FLOPs上与标准稠密基线完全持平。 该方案针对循环Transformer的额外训练成本，主张在不增加预训练算力的条件下完成训练；上述持平是作者在论文中的表述，报道未给出独立验证结果。
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最新进展11月2日 13:00
UpLoop：不增加预训练算力，用 upcycling 训练循环 Transformer报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.CLUpLoop：不增加预训练算力，用 upcycling 训练循环 Transformer
UpLoop 提出一种预训练方案，通过 upcycling 训练循环 Transformer，在最终参数量、训练 token 总量和训练 FLOPs 上与标准稠密基线完全持平。
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