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AI研究

MIT研究突破:新方法使大型語言模型訓練速度翻倍,同時保持準確度

MIT研究人員發現了一種利用計算閒置時間加速推理模型訓練的新方法。核心思路是自動訓練一個小型「代理模型」來預測大型推理LLM的輸出,由大模型驗證,從而大幅減少大模型的計算工作量。測試結果顯示訓練速度翻倍,準確度不受影響,有望顯著降低AI訓練的成本與能耗。