PAGE

PAGE1

权重共享与跨层参数绑定：通过跨层共享参数以减少模型总参数量，同时保持表达能力

课题分析与写作指导

本课题《权重共享与跨层参数绑定：通过跨层共享参数以减少模型总参数量，同时保持表达能力》聚焦于深度学习模型效率优化的核心领域，即如何在保证模型性能不显著下降的前提下，通过架构层面的创新大幅降低参数存储空间与计算开销。随着预训练语言模型（PLM）向千亿、万亿参数规模演进，模型的训练与部署成本已成为限制其应用的关键瓶颈。本课题旨在深入剖析以ALBERT为代表的早期参数共享工作，系统探讨跨层参数绑定的理论基础、实现机制及其对模型表达能力的影响，并进一步分析在超大规模模型背