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Lafa连续流语言模型扩展至80亿参数
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AI 综述
UC Berkeley、Amazon、KAIST、CMU 等机构提出 Lafa，首次将连续流语言模型扩展到 80 亿参数。论文《Large Flow Language Models》称，这证明连续流可作为语言建模的可扩展范式；实验显示，Lafa 的吞吐量达到同规模自回归模型的 2.54 倍。
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最新进展10月26日 11:46
Lafa 首次将连续流语言模型扩展到 80 亿参数，吞吐量达同规模自回归模型的 2.54 倍。报道时间线
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10月26日
- AGI HuntLafa 连续流语言模型扩至 80 亿参数，吞吐达自回归 2.54 倍
UC Berkeley、Amazon、KAIST、CMU 等机构提出 Lafa，首次将连续流语言模型扩展到 80 亿参数。论文《Large Flow Language Models》称其证明连续流可作为语言建模的可扩展范式；实验显示 Lafa 吞吐量达到同规模自回归模型的 2.54 倍。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。