Raphtory: The temporal graph engine

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首先,我们首先训练一个30层的非循环变换器,然后在训练中途将第15至24层循环4次。这意味着我们首先运行变换器的第0至24层,接着重新运行第15至24层4次,最后运行第25至29层。该配置被证明是最优的:避免循环最后几层至关重要。在扩展和形式化这些启发式方法方面,仍有大量工作。

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关于作者

朱文,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。