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本文第一作者为北京邮电大学副教授、彩云科技首席科学家肖达，其他作者为彩云科技算法研究员孟庆 业、李省平，彩云科技CEO袁行远。 残差连接（residual connections）自何恺明在 2015 年开山之作 ResNet [1] 中提出后，就成为深度 学习乃至 Transformer LLMs 的一大基石。但在当今的深度 Transformer LLMs 中仍有其局限性，限 制了信息在跨层间的高效传递。 彩 云 科 技 与 北 京 邮 电 大 学 近 期 联 合 提 出 了 一 个 简 单 有 效 的 残 差 连 接 替 代 ： 多 路 动 态 稠 密 连 接 （MUltiway Dynamic Dense (MUDD) connection），大幅度提高了 Transformer 跨层信息传递的 效率。 大规模语言模型预训练实验表明， 仅增加 0.23% 的参数量和 0.4% 的计算量，采用该架构的 2.8B 参数量 MUDDPythia 模型即可在 0-shot 和 5-shot 评估中分别媲美 6.9B 参数量（~2.4 倍）和 12B 参数量（~4.2 倍）的 Pythia 模型， 表明了 MU ...