突破残差连接局限，手机游戏预训练收敛速度飙升80%

在人工智能和深度进修领域，技术的每一次突破都也许带来深远的影响，字节跳动豆包大模型团队公布了一项令人瞩目的技术进展——他们成功突破了残差连接的局限，提出了一种名为“超连接”（Hyper-Connections）的新型连接方法，这一创造不仅在大规模语言模型（LLMs）的预训练中取得了显著成效，使收敛速度顶尖可加速80%，还为手机游戏等应用领域的智能化进步提供了新的也许。

残差连接自ResNet提出以来，已成为深度进修模型的重要组成部分，它通过引入跳跃连接，缓解了梯度消失难题，使得网络的训练更加稳定，现有的残差连接变体在梯度消失和表示崩溃（Representation Collapse）之间存在一种“跷跷板式”的权衡困境，无法同时化解这两个难题，这一局限限制了深度进修模型在复杂任务中的性能提高。

为了突破这一局限，字节豆包大模型团队经过深入研究，提出了超连接方法，超连接的核心想法在于引入可进修的深度连接（Depth-connections）和宽度连接（Width-connections），这两种连接使得模型能够动态调整不同层之间的连接强度，甚至从头排列网络层次结构，从而弥补了残差连接的不足。

具体而言，超连接首先将网络输入扩展为n个隐给量（n称作Expansion rate），之后，每一层的输入都会是这n个隐给量，超连接会对这些隐给量建立深度连接和宽度连接，深度连接类似于残差连接，只为输入和输出之间的连接分配权重，允许网络进修不同层之间的连接强度，而宽度连接则使得每一层多个隐藏给量之间可进行信息交换，从而进步模型表示能力。

超连接可以是静态的，也可以是动态的，静态超连接（Static Hyper-Connections, SHC）意味着连接权重在训练结束后固定不变，而动态超连接（Dynamic Hyper-Connections, DHC）则对应连接权重可根据输入动态调整，实验表明，动态超连接在语言建模等任务中表现更优。

为了验证超连接的有效性，豆包大模型团队在大规模语言模型的预训练中进行了实验，涵盖了Dense模型和MoE模型，实验结局表明，运用超连接的模型显著优于运用残差连接的模型，只要扩展率大于1，效果就特别显著，且训练更稳定，消除了训练经过中的loss spikes，团队甚至将模型扩展到了7B参数规模，效果同样亮眼，在有超连接的网络中，训练经过更加稳定，下游指标综合提高，在ARC-Challenge等基准测试上甚至取得了6个百分点的涨幅。

除了在大规模语言模型预训练中的显著成效外，超连接在视觉任务中也表现出色，豆包大模型团队在两个小型的视觉任务上进行了实验，发现超连接同样能够显著提高模型性能，这表明，超连接在多个领域都有广泛的应用前景。

对于手机游戏行业而言，这一技术突破意味着更加智能、高效的游戏AI和主推体系的实现成为也许，通过引入超连接，手机游戏开发者可以构建更加复杂的神经网络模型，进步游戏AI的决策力和玩家的游戏尝试，超连接的高效收敛特性也使得模型训练时刻大大缩短，降低了开发成本。

超连接的引入几乎不增加额外的计算开销或参数量，这使得它在实际应用中更加具有吸引力，随着技术的不断进步和完善，超连接有望在手机游戏等更多领域得到广泛应用，推动智能化水平的提高。

值得一提的是，豆包大模型团队一直致力于底层技术的创造和突破，他们在LLMs和多模态领会等领域取得了多项重要成果，为人工智能的进步做出了重要贡献，此次超连接技术的提出，再次展示了团队在深度进修领域的深厚实力和创造能力。

展望未来，随着技术的不断演进和应用场景的不断拓展，超连接有望在更多领域发挥重要影响，对于手机游戏行业而言，这将一个充满机遇和挑战的新时代，大家期待看到更多基于超连接技术的创造应用出现，为玩家带来更加智能、有趣的游戏尝试。

大家也期待豆包大模型团队能够继续保持创造灵魂和技术实力，为人工智能的进步贡献更多力量，相信在他们的努力下，人工智能将不断取得新的突破和进展，为人类社会带来更多的便利和提高。

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基于当前技术进展和行业动态撰写，旨在为读者提供关于字节豆包大模型团队突破残差连接局限的详细信息和背景解析，随着技术的不断进步，相关应用和操作也许会进一步丰盛和完善。