Q Labs发布Noise无反向传播预训练基准
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Q Labs发布Noise无反向传播预训练基准
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AI 综述
Q Labs 发布 Noise 预训练速跑基准，专门比较不使用反向传播的学习算法。基准固定 37.7M 参数 GPT、10M token FineWeb 数据和验证集交叉熵，设两条赛道：一条看损失能降到多低，一条看训练能多快；唯一附加规则是两种模式都不得使用自动微分或手写反向传播，初始化、批大小和前向计算的使用方式不限。 Q Labs 称将把训练 token 从 10M 提升到 30M，并预告后续改动。标题所称“十天提速 4000 倍”来自发布方说法，报道未给出可核验的对比细节。
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最新进展10月23日 06:50
Q Labs 发布 Noise 预训练基准：不跑反向传播，十天提速 4000 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- Hacker NewsQ Labs 发布 Noise 预训练基准：不跑反向传播，十天提速 4000 倍
Q Labs 发布 Noise 预训练基准，在固定 37.7M 参数 GPT、10M token FineWeb 数据和验证集交叉熵的条件下，比较不使用反向传播的学习算法。
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