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        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

        AIGC動態1年前 (2023)發布 大數據文摘
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        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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