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研究:循环语言模型深度复用靠训练与推理循环一致而非归一化
一篇 arXiv 论文研究循环语言模型(如 Ouro 系列)为何能在超出训练预算的循环步数下保持可用。作者发现移除循环边界归一化后,Ouro-1.4B 与 Ouro-2.6B 在平衡二分类任务上准确率归零,但原因并非状态范数增长;从头训练的 19M 参数模型则显示不归一化反而更好。结论是训练循环与…
arXiv cs.LG7 天前
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一篇 arXiv 论文研究循环语言模型(如 Ouro 系列)为何能在超出训练预算的循环步数下保持可用。作者发现移除循环边界归一化后,Ouro-1.4B 与 Ouro-2.6B 在平衡二分类任务上准确率归零,但原因并非状态范数增长;从头训练的 19M 参数模型则显示不归一化反而更好。结论是训练循环与…
论文提出CryptoL统一框架,针对加密货币OHLC数据中跨资产尺度差异大、非平稳性强的问题,在RevIN流程内以情境归一化坐标计算预测误差,避免反归一化给MSE目标引入额外平方尺度权重。框架还比较通道独立与通道依赖归一化,并引入尺度自适应数值稳定与OHLC不等式软可行性损失。实验显示其在预测精度…