Talk预告｜南加州大学助理教授马学喆：Megalodon-针对大规模预训练的Mega改进

本期为TechBeat人工智能社区第592期线上Talk。

北京时间5月16日(周四)20:00，南加州大学助理教授马学喆的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:“Megalodon-针对大规模预训练的Mega改进”，届时将向大家介绍Megalodon架构一种针对两年前提出的Mega架构的改进版本，旨在提高大规模长上下文的预训练和推理效率。

Talk·信息

主题：Megalodon-针对大规模预训练的Mega改进

嘉宾： 南加州大学助理教授 马学喆

时间：北京时间5月16日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

本文介绍了Megalodon架构。Megalodon是针对我们两年前提出的Mega架构的改进版本，旨在提高大规模长上下文的预训练和推理效率。针对于Mega架构的几个局限性，Megalodon进一步提出了多个新的技术来提高它的学习能力和训练稳定性，包括Complex Exponential Moving Average (CEMA), Timestep Normalization, Normalized Attention mechanism以及Pre-Norm with two-hop residual configuration.在与Llama2模型完全相同的2T的预训练数据上，我们训练了一个7B大小的Megalodon模型，使得我们可以和Llama2-7B进行完全公平的比较。最终，Megalodon取得了比Llama2更好的training loss。同时，在多个benchmark上Megalodon的表现也明显好于同样大小的Llama2模型。

Talk大纲

1. 长上下文处理的重要性与挑战

2. Mega架构的介绍

3. 从Mega到Megalodon的改进

4. Megalogon的效果和不足

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2404.08801

代码链接： https://github.com/XuezheMax/megalodon

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Talk·嘉宾介绍

马学喆

南加州大学 · 助理教授

马学喆博士现任南加州大学计算机学院研究助理教授。其研究方向为深度学习，表征学习与自然语言处理。他于2010年在上海交通大学ACM班获得本科学位。并在2020年于卡耐基梅隆大学语言技术研究所(CMU LTI)获得博士学位。他已在机器学习和自然语言处理顶级会议ICML, ICLR, NeurIPS, ACL，NAACL，EMNLP等发表三十余篇论文，并在这些会议中任领域主席。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=17439

-The End-

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