標簽：注意力

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這兩年大家都在感嘆生活不易，然而我想說的是，機會還是有的，但問題不在于有沒有，而在于你是否能夠認準機會，然后抓住它。 接觸過很多咨詢項目的人，發(fā)現(xiàn)...

AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室，有效促進了學術(shù)...

新智元報道編輯：LRS 【新智元導讀】一位AI從業(yè)者分享的14天學習路線圖，涵蓋大模型從基礎(chǔ)到高級的主要關(guān)鍵概念！無論是面試找工作、還是自學創(chuàng)業(yè)，甚至想要...

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機器之心發(fā)布 機器之心編輯部隨著大語言模型在長文本場景下的需求不斷涌現(xiàn)，其核心的注意力機制（Attention Mechanism）也獲得了非常多的關(guān)注。 注意力機制會...

夢晨 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAITransformer自問世后就大放異彩，但有個小毛病一直沒解決： 總愛把注意力放在不相關(guān)的內(nèi)容上，也就是信噪比低。 現(xiàn)在...

來源：本來實驗室 概要 CODAM模型，即Corollary Discharge of Attention Movement模型，是由John G. Taylor等人提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其目的是解釋意識體...

中科大博士馮源 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI改進KV緩存壓縮，大模型推理顯存瓶頸迎來新突破—— 中科大研究團隊提出Ada-KV，通過自適應預算分配算法來優(yōu)化KV緩...

新智元報道編輯：LRS 【新智元導讀】Zamba2-7B是一款小型語言模型，在保持輸出質(zhì)量的同時，通過創(chuàng)新架構(gòu)實現(xiàn)了比同類模型更快的推理速度和更低的內(nèi)存占用，在...

新智元報道編輯：桃子 LRS 【新智元導讀】LLM訓練速度還可以再飆升20倍！英偉達團隊祭出全新架構(gòu)歸一化Transformer（nGPT），上下文越長，訓練速度越快，還能...

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機器之心報道 編輯：杜偉、蛋醬7 年前，谷歌在論文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年，谷歌又發(fā)布了 Unive...

Qihoo-T2X團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI性能不輸SOTA模型，計算開銷卻更低了—— 中山大學和360 AI Research聯(lián)合推出PT-DiT，同參數(shù)規(guī)模下，計算量僅為DiT的...

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機器之心報道 編輯：PandaTransformer 的強大實力已經(jīng)在諸多大型語言模型（LLM）上得到了證明，但該架構(gòu)遠非完美，也有很多研究者致力于改進這一架構(gòu)，比如機...