13:13arXiv cs.AI@Reza Bayat, Ali Behrouz, Aaron Courville当前语言模型在深度上均匀分配参数,但研究表明各层贡献不同。该论文在固定预算下实验发现,将更多参数分配给前层、减少后层可以改进困惑度。提出Tapered Language Models(TLMs),通过余弦调度平滑锥形化MLP宽度。在Transformer、Gated Attention、Hope-attention和Titans四种架构上,三个模型尺度均一致提升困惑度和下游基准性能,且不增加参数或计算量。论文Tapered Language ModelsTransformerTitans参数分配模型架构推荐理由:这篇论文发现了一个简单技巧:同等算力下,把更多参数分给前几层、少给后几层,模型效果就能更好,试了多种架构都管用。原文