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哈希n-gram嵌入助GPT刷新30M纪录至3.21149
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AI 综述
在 30M 数据规模（Track 3）上，此前纪录为 3.4095。RobertTLange 提交的 Track 3 纪录 PR 已并入 qlabs-eng/noise，方案为 12 层×1024 维 GPT，通过引入 hashed n-gram value embeddings（哈希 n-gram 值嵌入），把损失降至 3.21149，低于原纪录 3.4095。PR 合并意味着该成绩已被项目仓库收录为当前 30M 规模的最好结果。报道未披露训练算力、数据配比及与其他参赛方案的对比细节。
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报道时间线
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10月27日
- AGI Hunthashed n-gram 值嵌入助力 12×1024 GPT 刷新 30M 数据规模纪录至 3.2115
RobertTLange 的 Track 3（30M 数据规模）纪录 PR 已并入 qlabs-eng/noise：12 层×1024 维 GPT 用 hashed n-gram value embeddings 把损失降到 3.21149，低于原纪录 3.4095。
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