Community-Experiment: Gemma4-31B auf 40,5B Parameter durch Layer-Insertion erweitert
Warum es zählt
Die Methode zeigt, dass Layer-Insertion in bereits feingetunte Modelle möglich ist, ohne das Modell zu ruinieren – relevant für alle, die Modellkapazität nachträglich erhöhen wollen. Zwei-Phasen-Training (erst neue Layer einfrieren, dann alles gemeinsam trainieren) ist der Schlüssel.
— Lumeric Redaktion
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