模型效能提升

深度分析

Parcae：穩定迴圈式 Transformer 架構突破記憶體限制

研究背景：隨著推論成本攀升，學界探索在不擴大記憶體佔用下提升模型品質。核心技術：Parcae 以中間迴圈設計，將 Transformer 區塊重複 T 次，同時透過負對角矩陣約束確保系統穩定。主要結果：770M Parcae 的效能相當於 1.3B 傳統 Transformer，且在多項基準測試中均優於固定深度模型。