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原標題：字節豆包大模型團隊突破殘差連接局限！預訓練收斂最快加速80%
關鍵字：矩陣,模型,解讀,字節跳動,動態
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部字節跳動豆包大模型團隊于近日提出超連接（Hyper-Connections），一種簡單有效的殘差連接替代方案。面向殘差連接的主要變體的局限問題，超連接可通過動態調整不同層之間的連接權重，解決梯度消失和表示崩潰（Representation Collapse）之間的權衡困境。在 Dense 模型和 MoE 模型預訓練中，超連接方案展示出顯著的性能提升效果，使收斂速度最高可加速 80%。自從 ResNet 提出后，殘差連接已成為深度學習模型的基礎組成部分。其主要作用是 —— 緩解梯度消失問題，使得網絡的訓練更加穩定。
但是，現有殘差連接變體在梯度消失和表示崩潰之間存在一種 “蹺蹺板式” 的權衡，無法同時解決。
為此，字節豆包大模型 Foundation 團隊于近日提出超連接（Hyper-Connections），針對上述 “蹺蹺板式” 困境，實現了顯著提升。
該方法適用于大規模語言模型（LLMs）的預訓練，在面向 Dense 模型和 MoE 模型的實驗中，展示了顯著性能提升效果，使預訓練收斂速度最高可加速 80%。研究團隊還發現，超連接在兩個小型的視覺任務中表現

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