谷歌发布20倍加速大模型的预训练方法：学习、专注和复习！LLaMA-Omni：与大模型无缝的语音交互...

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前言： 平淡无奇的一天又来了，今天要分享的内容主要是关于大模型、大语言模型、视觉语言模型的，喜欢的小伙伴赶紧去阅读相关论文吧。 1. LFR教学法加速大模型的预训练：学习、专注和复习   标题： Accelerating Large Language Model Pretraining via LFR Pedagogy: Learn, Focus, and Review   机构： 加州大学、Google   相关领域： 预训练、模型训练优化   作者： Neha Prakriya,  Jui-Nan Yen,  Cho-Jui Hsieh   分析： 论文提出了一种新的动态训练范式——LFR（学习、专注、复习）教学法，以改善大型语言模型（LLM）的预训练效率和质量。该论文认为传统的LLM预训练方法依赖于随机数据采样，导致训练成本高和模型质量低下，并且容易遗忘数据。于是，论文提出了LFR教学法，根据模型的学习进度和表现，系统地重点关注和复习复杂的数据块。实验结果表明，使用LFR教学法的G ………………………………