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GQA-{\mu}P: 群组查询注意力的最大参数化更新

arXiv cs.LG · 2026-05-18 缓存

本文将最大更新参数化(μP)框架扩展到群组查询注意力(GQA),推导出跨模型架构的超参数迁移的缩放定律。它引入了用于特征学习的谱范数条件,并解决了GQA中低秩权重矩阵的问题。

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