Character.ai 🧍‍♂ (стартап небезывестного Ноама Шазира) выпустили небольшой блогпост про оптимизацию обучения LLM.

В блоге рассказывается про следующие трюки:
1️⃣ Сжатие градиентов в 6 бит при помощи техники Squinch. (квантизуют элементы группами по 8 элементов в 5 бит, 4 бита на значения, 1 знаковый, и 8-битный скейл)
2⃣️️ Z-регуляризация на логиты, применямая к логитам внимания и роутера, предтовращающая их рост.
3️⃣ Динамическая обрезка значений в ffn в QAT, предтовращающая схлопывание акитваций в ноль.
4️⃣ Эффективный аттеншен в случае древесных зависимостей. Не считаем внимание там, где его нет.
5️⃣ Для knolwedge дистилляции предпосчитывают и сохраняют логиты, но не все, а только topk, которые сэмплируют через Gumbel-Softmax.

IMProofBench Informal Mathematical Proof Benchmark https://improofbench.math.ethz.ch/