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值得注意的是，专有自注意力（XSA）从注意力输出中移除了自值投影（PR #36）。指数移动平均模型权重结合权重衰减调节以及其他多项更改——半截断RoPE、单层归纳头的部分键偏移、优化的残差拉姆达——带来了显著提升（PR #29）。镜像变换器层之间的U型网络跳跃连接（通过可学习标量权重将第0-14层的信息馈送至第29-15层）有所帮助（PR #17）。用SwiGLU激活函数替代平方ReLU（PR #12）。通过从输入嵌入进行可学习投影生成值嵌入，取代独立的嵌入表（PR #11）。
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