新架構超越Transformer？由CMU和普林斯頓聯合推出，實現五倍推理速度提升并全面優化性能

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原標題：新架構超越Transformer？由CMU和普林斯頓聯合推出，實現五倍推理速度提升并全面優化性能

關鍵字：模型,架構,注意力,建模,研究人員

文章來源：大數據文摘

內容字數：2624字

內容摘要：大數據文摘受權轉載自頭部科技作者丨CongerryTransformer被挑戰了！2017年6月，8位谷歌研究人員共同發表了一篇神作《Attention is All You Need》。之所以稱其為神作，是因為這篇論文提出的一種新的神經網絡架構——Transformer，開啟了生成式人工智能和大模型的新時代。Transformer架構的優點是可以并行計算能力、捕捉長距離依賴關系、易于擴展和優化。然而，它也存在一個顯著的缺點，自注意力機制的計算量會隨著上下文長度的增加呈平方級增長，導致計算效率降低。為了解決這個問題，研究人員提出了一些優化方法，如稀疏注意力和分層注意力，以降低計算復雜度。但它們仍然存在一些局限性。例如，稀疏注意力可能導致信息丟失，因為它只關注部分輸入元素；而分層注意力可能在處理長距離依賴關系時表現不佳。為了進一步提高計算效率和模型性能，研究人員繼續探索其他優化方法。近日，來…

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