Transformer來了：一篇新的論文轟動網絡，它為什么這么厲害？

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原標題：Transformer來了：一篇新的論文轟動網絡，它為什么這么厲害？
關鍵字：模型,序列,技術,自然語言,領域
文章來源：AI范兒
內容字數：4162字

內容摘要：

點擊上方藍字關注我們在人工智能的世界里，每一次技術的飛躍都讓我們離真正的智能更近一步。最近，LSTM（長短期記憶網絡）的發明者們發布了一篇新論文，介紹了他們的最新成果——xLSTM。這個新模型在技術界引起了巨大轟動，因為它有望與目前自然語言處理領域的領頭羊——GPT模型系列一決高下。
xLSTM：LSTM的進化版
LSTM是一種特別厲害的人工智能模型，它在處理數據序列時表現出色，尤其是那些需要記住很久以前信息的任務。LSTM的發明者們現在推出了xLSTM，這個新模型不僅繼承了LSTM的優點，還在設計上進行了大膽的創新，目標是探索序列學習的界。
在深入了解xLSTM之前，讓我們先回顧一下90年代的情況。那時，一種叫做循環神經網絡（RNNs）的技術正面臨一個難題——梯度消失問題，這嚴重限制了它處理長數據序列的能力。為了解決這個問題，Jürgen Schmidhuber和他的學生Sepp Hochreiter在1997年提出了LSTM模型，它通過一些巧妙的設計，讓信息能夠在時間序列中有效傳遞，大大提升了模型的記憶能力。
LSTM的問世不僅在理論上是一大步，而且在實際應用中也產生了性的

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