AI前沿：采样新思路，训练新方法

还在为LLM生成文本不够连贯而烦恼吗？还在为大模型训练内存消耗过大而头疼吗？这期“TAI快报”，带你深入了解AI研究的最新进展！我们精选了四篇前沿论文，为你揭秘：

• 如何用Min-p采样让LLM在高温度下也能生成高质量文本？
• 如何用“切分交叉熵”大幅降低大模型训练的内存消耗？
• 如何用解耦嵌入提高多语言模型和联邦学习的效率？
• 如何用TimeMixer++构建一个通用的时间序列分析模型？

完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/JS_mCwTm6_bGz9nfltgLsQ