Training Language Models via Neural Cellular Automata
NCAは、特定の変換カーネルを何度も適用する。その結果、特定のパターンを持つ画像が出来る。
それをテキスト形式のデータに変換して、合成データを作成し、LLMに学習させると学習が速くなり最終性能も少し良くなる
https://t.co/XM0RwrAWhO
Form Follows Function: Recursive Stem Model
RSMは、TRMの改良モデルである。長いBPTTを行わず、繰り返しの最後の1ステップのみ逆伝播して学習を行う。
これによる繰り返し数を大幅な上昇や、その他の工夫を加え、数独タスクで97.5%を達成した。
https://t.co/QFMsJjSbdB