这篇论文可能是Google自己还没有意识到的一项突破

该内容讨论了一篇可能具有重大意义的研究论文，标题为“FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms”，由Google于2022年发表。这篇论文提出了一种创新方法，可以显著提高语言模型的效率。通过训练一个较小的模型并将其整合到一个较大的模型中，该技术建议可能实现高达90%的速度提升和内存减少。这可能是机器学习和自然语言处理领域的重大突破，特别是考虑到该论文早于大型语言模型（LLMs）的普及。提到特定用户danielhanchen表明社区或协作对复制和可能验证论文发现感兴趣。对于那些对人工智能效率的前沿发展感兴趣的人来说，这篇论文可能提供有价值的见解，并值得进一步探讨。- 2022年的一篇名为《FNet: 使用傅里叶变换混合令牌》的论文被提及。 - 该论文讨论了复制其发现以实现加速和内存减少的潜力。 - 该论文声称可以实现90%的加速和内存减少。 - 作者询问u/danielhanchen是否看过这篇论文。