英伟达“测试时训练”变革长上下文LLM:实时权重更新
发布:2026年1月15日 01:43
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分析
英伟达的这项研究提出了一种新的长上下文语言建模方法,它从架构创新转向持续学习范式。该方法利用元学习和实时权重更新,可以显著提高Transformer模型的性能和可扩展性,从而可能更有效地处理大型上下文窗口。如果成功,这将可以减少上下文检索的计算负担并提高模型的适应性。
引用
““总的来说,我们的经验观察强烈表明,TTT-E2E应该在与训练计算量进行缩放方面产生与全注意力相同的趋势,适用于大型预算的生产运行。””