wird geladen

Engram-Architektur: 2,6B-Modell mit 4,3B-Wissenstabelle im Training · Lumeric

Feed
Digest
Lounge
Stash
Profil

Beitrag

FORSCHUNG

reddit.com· r/LocalLLaMA2h

Engram-Architektur: 2,6B-Modell mit 4,3B-Wissenstabelle im Training

ToolsQwen DeepSeek Hugging Face

CompaniesDeepSeek Hugging Face

Warum es zählt

Der Ansatz trennt Faktenwissen (Engram-Tabelle) von Reasoning im Backbone und nutzt KD mit 32 Soft-Targets statt One-Hot, um Trainingskosten drastisch zu senken. Eingefrorene Embeddings via SVD aus OLMo 3 reduzieren Trainingsaufwand weiter – interessant für ressourcenarme Modellentwicklung.

— Lumeric Redaktion

Quelle lesenreddit.com

Foundation Modelle Open Source Post Training

Frag die KI zum Artikel

Folgefragen zu Headline, Quelle und Volltext — Antwort streamt in wenigen Sekunden.

Verwandte Beiträge

MEINUNGreddit.com5d
Community-Entwickler baut 2B-Modell mit 1B Engram-Tabelle auf OLMo-Basis
FORSCHUNGarxiv.org3w
Low-Rank Clone: SLM-Training mit 1.000-facher Token-Effizienz
MEINUNGreddit.com1w
Idee: Beschreibbare N-Gramm-Tabellen für dynamisches Lernen während der Inferenz
FORSCHUNGarxiv.org3w
Recursive Transformers übertreffen Standard-Transformers bei kleinen Datenbudgets

FORSCHUNG

reddit.com· r/LocalLLaMA2h

Engram-Architektur: 2,6B-Modell mit 4,3B-Wissenstabelle im Training

ToolsQwen DeepSeek Hugging Face

CompaniesDeepSeek Hugging Face

Warum es zählt

Der Ansatz trennt Faktenwissen (Engram-Tabelle) von Reasoning im Backbone und nutzt KD mit 32 Soft-Targets statt One-Hot, um Trainingskosten drastisch zu senken. Eingefrorene Embeddings via SVD aus OLMo 3 reduzieren Trainingsaufwand weiter – interessant für ressourcenarme Modellentwicklung.

— Lumeric Redaktion

Frag die KI zum Artikel

Folgefragen zu Headline, Quelle und Volltext — Antwort streamt in wenigen Sekunden.

Quelle lesenreddit.com

Themen

Foundation Modelle Open Source Post Training

Reaktion

Speichern

Verwandte Beiträge

MEINUNGreddit.com5d
Community-Entwickler baut 2B-Modell mit 1B Engram-Tabelle auf OLMo-Basis
FORSCHUNGarxiv.org3w
Low-Rank Clone: SLM-Training mit 1.000-facher Token-Effizienz
MEINUNGreddit.com1w
Idee: Beschreibbare N-Gramm-Tabellen für dynamisches Lernen während der Inferenz
FORSCHUNGarxiv.org3w
Recursive Transformers übertreffen Standard-Transformers bei kleinen Datenbudgets