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NeurIPS 2024 | Transformer长度外推,全新位置编码DAPE大幅提升模型性能

在当今的人工智能领域,Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而,Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法,如绝对位置编码(APE)和相对位置编码(RPE),虽然在许多任务中表现良好,但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。

来自主题: AI技术研报
5907 点击    2024-10-12 14:29