Q Labs 发布 Dust：无需反向传播预训练 Transformer
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Q Labs 发布 Dust：无需反向传播预训练 Transformer
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AI 综述
Q Labs Research 发布论文提出 Dust，一种扰动激活的零阶优化方法，用于预训练 Transformer 语言模型。Q Labs 称，这是首个在预训练 Transformer 语言模型上与反向传播相当、且无需反向传播的零阶方法。 据 Q Labs 的说法，在大规模种群下，Dust 在多个设置中甚至超过反向传播。该结论来自 Q Labs 自己的研究表述。
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最新进展10月6日 05:15
Q Labs 提出 Dust：无需反向传播预训练 Transformer报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- Hacker News 热门Q Labs 提出 Dust：无需反向传播预训练 Transformer
Q Labs 发布研究 Dust，一种扰动激活的零阶优化方法，首次在 Transformer 语言模型预训练中与反向传播相当，在大规模种群下多个设置中甚至超过反向传播。
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