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For organizations engaged in pre-training or extensive customization of proprietary foundation models, the researchers propose a training-integrated variant that optimizes network parameters for inherent cross-layer sharing. This method incorporates "multi-layer distillation loss" during training, compelling preserved indexers to learn selection of consensus token subsets that maintain relevance across all subsequent served layers.
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