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        Token化一切,甚至網絡!北大&谷歌&馬普所提出TokenFormer,Transformer從來沒有這么靈活過!

        AIGC動態6個月前發布 機器之心
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        Token化一切,甚至網絡!北大&谷歌&馬普所提出TokenFormer,Transformer從來沒有這么靈活過!

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        原標題:Token化一切,甚至網絡!北大&谷歌&馬普所提出TokenFormer,Transformer從來沒有這么靈活過!
        關鍵字:模型,靈活性,增量,參數,團隊
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本論文第一作者是汪海洋,北京大學20級博士生,目前主要關注是通用模型的架構設計和學習算法。指導教授主要包括王立威,北京大學智能學院教授;Bernt Schiele,德國馬普計算所教授;Federico Tombari 谷歌人工智能科學家等。
        新一代通用靈活的網絡結構 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 來啦!
        TokenFormer不僅像原始 Transformer 一樣 Token 化了 input data,并且 Token 化了網絡參數,將 attention 機制拓展到 Token 和 parameters 的交互中,最大化了 Trans


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