待验证50% 置信事实精确时间

VKORE-46M-NPU参数规模为46M，约为GPT-2 Small（约1.24亿参数）的三分之一，其意义在于验证NPU训练路径可行，而非模型本身的质量。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/14

首次发现

来源

推理专用NPU上从零预训练：VKORE-46M-NPU实现反向传播

涉及实体

VKORE-46M-NPUproduct GPT-2 Smallmodel

相关事实

待验证以 GPT-3 的注意力层为例，原始权重矩阵约为 12288×12288（约1.5亿参数），秩 r=8 的 LoRA 分解只需训练约20万参数，压缩比超过700倍66% 相似待验证开源模型MiniMax M2.6 Pro得分46分，GLM 5.3和Qwen 3.8 Max约45分，均接近GPT-6 Sol的48分66% 相似待验证CRN v2 约有 3400 万可训练参数，相当于 46.5 亿参数文本模块的 0.73%65% 相似待验证LoRA使可训练参数量通常仅为全参微调的0.1%-1%，可在单张RTX 3090/4090（显存24GB）上微调7B乃至13B级别的模型64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1026580

API

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