1. 杨植麟揭秘Kimi预训练策略：提升Token efficiency，实现长文本
在App开发中，涉及到众多关键技术。架构设计方面，Transformer架构优势明显，尤其是在处理长上下文场景时。当上下文长度增加到1000个token时，其性能表现会显著下降到LSTM之下。在预训练策略上，月之暗面Kimi围绕提升token efficiency和实现long context展开，以减少搜索空间，提升更好的先验。
实践建议：开发者在选择架构时，要充分考虑应用场景对上下文长度的需求，合理运用Transformer架构优势。对于预训练策略，应深入理解提升token efficiency的重要性，优化模型设计，减少无意义或错误的Token组合搜索，从而提高模型性能。同时，在开发过程中，要注重对模型的品位和审美塑造，如同创造一种世界观，明确好的AI应具备的特质和追求的价值观。
核心功能点
- Transformer architecture for handling long context
- Pretraining strategy focusing on token efficiency and long context
