LaBraM EEG 预训练扩展至 19.7 亿参数
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LaBraM EEG 预训练扩展至 19.7 亿参数
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AI 综述
Jun-Yu Pan 等作者发布了一项 EEG 预训练扩展研究：在保留 LaBraM 核心编码器与训练目标的前提下，扩大预训练数据与模型容量，共训练十个编码器，参数规模从 5.8 百万到 19.7 亿，预训练数据覆盖 25,067 至 79,910 小时。 该研究的改动集中在数据量与模型容量两端，模型架构和训练目标沿用 LaBraM 原设定，未作替换。
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最新进展11月3日 13:00
LaBraM 规模化研究：扩大 EEG 预训练数据与模型规模报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AILaBraM 规模化研究：扩大 EEG 预训练数据与模型规模
研究团队在保留 LaBraM 核心编码器与训练目标的前提下扩大 EEG 预训练数据与模型容量，训练了 5.8 百万至 19.7 亿参数的十个编码器，数据覆盖 25,067 至 79,910 小时。
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