微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好

主要观点总结

文章介绍了大语言模型（LLM）扩展Transformer架构的趋势和挑战。针对LLM参数规模的爆炸式增长，文章提出了表征链（CoR）和模型链（CoM）等概念，以及应用于语言模型的新型学习范式。通过一系列实验，文章验证了CoLM系列模型的可扩展性和灵活性，并介绍了其在实际应用中的优势，如更快的预填充速度、弹性推理和链式调优方法。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型（LLM）扩展的趋势与挑战。

随着LLM的出现，扩展Transformer架构已成为改变AI格局的关键途径。但参数规模的指数级增长带来了训练负担和推理用途的难题，以及无法保留已有知识和低效的问题。

关键观点2: 表征链（CoR）和模型链（CoM）的提出。

为了解决上述问题，文章提出了CoR和CoM的概念。CoR将表征视为隐藏维度上多个子表征的组合，而CoM则是一种新型学习范式，用于建模CoR特征，并在不同尺度之间引入因果依赖关系。

关键观点3: CoLM系列模型的优势。

通过将CoM应用于语言模型，提出了CoLM系列模型，包括CoLM和CoLM-Air。这些模型展现出更好的可扩展性、灵活性和更高的性能。

关键观点4: 实验验证与应用实例。

文章通过多个基准测试实验验证了CoLM系列模型的有效性。此外，还介绍了其在实际应用中的优势，如更快的预填充速度、弹性推理和链式调优方法。

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