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DenseMamba：大模型的DenseNet时刻，Mamba和RetNet精度显著提升
近期，来自华为诺亚方舟实行室的研究者提出了 DenseSSM，用于增强 SSM 中各层间躲藏信息的流动。通过将浅层躲藏状况有选择地整合到深层中，DenseSSM 保留了对最终输出至关重要的精细信息。DenseSSM 在保持训练并行性和推理效率的同时，通过麋集衔接兑现了功能提升。该步骤可广泛应用于各种 SSM 类型，如 Mamba 和 RetNet。随着 ChatGPT 的突破性进展，大型语言模型（…- 4
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