PHD-Transformer

字节跳动发布高效预训练长度缩放技术，突破长序列训练瓶颈

字节跳动宣布推出高效预训练长度缩放技术（Efficient Pretraining Length Scaling），通过创新的Parallel Hidden Decoding Transformer(PHD-Transformer)框架，显著提升大语言模型(LLM)在长序列预训练中的效率与性能。据AIbase了解，该技术在保持推理效率的同时，支持高达2048K(2M)的上下文长度训练，解决了传统框架在数据异构性与计算平衡上的瓶颈。相关研究已在arXiv公开，引发了AI研究社区的广泛关注。

4/23/2025 3:00:42 PM

AI在线

资讯热榜

免费！让图片放大不失真的位图转矢量图神器 Tmttool AI应用新纪元：2025中国AI应用排行榜榜单揭晓丨2025年1月 GGUF 是什么？一文看懂大模型里最火的模型格式 Sora、可灵、即梦哪家强？AI视频软件深度测评！免注册免费用！17种AI绘图模型一站式体验平台LMArena 可灵、即梦、海螺、Vidu哪家强？4大AI视频神器深度测评深度拆解！这可能是全网最详细的AI视频创作教程后悔没早发现！教你用谷歌Gemini生成精美PPT（附提示词）

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT 谷歌 DeepSeek AI绘画大模型机器人数据 AI新词 Midjourney 开源 Meta 微软智能用户 GPT 学习智能体技术 Gemini 马斯克英伟达 Anthropic 图像 AI创作训练 LLM 论文代码算法苹果 AI for Science Agent Claude 腾讯芯片 Stable Diffusion 蛋白质具身智能开发者 xAI 生成式神经网络机器学习人形机器人 3D AI视频 RAG 大语言模型 Sora 研究百度生成 GPU 工具华为字节跳动计算 AGI 大型语言模型 AI设计搜索生成式AI 视频生成 DeepMind AI模型特斯拉场景深度学习亚马逊架构 Transformer MCP Copilot 编程视觉