20B Looping 论文称用 10% 预训练 token 追平 Qwen3 Coder 30B
Dany0 · reddit · 2026-07-21
一篇关于 20B Looping model 的论文声称,它只用 10% 的预训练 token,性能就能匹配甚至超过 Qwen3 Coder 30B。
- 帖子估计这次训练成本可能只有几十万到十几万美元级别。
- 发帖者也提到,它并非在所有维度都超过 GPT-OSS 20B。
- 但核心意义很明确:如果真能把从零训练一个 LLM 的数据量从 35T token 压到 3.5T token,家庭级预训练就不再只是幻想。
所属事件:Loopie循环式Transformer发布,以极低成本追平大模型(7 条相关)→
「研究」频道最新
- 研究者发现「Forking」现象:训练损失下降验证损失反升 — ZimingLiu11 · 2026-10-26
- DeepMind 试点全球首个双盲 AI 评测,密码学隔离防基准污染 — scychan_brains · 2026-10-26
- 研究揭示合成数据最优比例随算力从10%升至32% — heghbalz · 2026-10-26
- FLASH 仿真框架:单卡 RTX 5090 上分钟级学会布料折叠 — ChongZzZhang · 2026-10-26
- LEMON 监控器:从注意力图零样本识别未见过的 LLM 幻觉与越狱 — yoavartzi · 2026-10-26
- EMNLP 主题演讲背后:用语言模型「模拟学习者」生成儿童语言习得新假设 — najoungkim · 2026-10-26