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微软清华改进Transformer:用降噪耳机原理升级注意力,一作在线答疑

Transformer自问世后就大放异彩,但有个小毛病一直没解决: 总爱把注意力放在不相关的内容上,也就是信噪比低。 现在微软亚研院、清华团队出手,提出全新改进版Differential Transformer,专治这个老毛病,引起热议。

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2857 点击    2024-11-03 14:32
陶哲轩神预言!Transformer破解百年三体难题,凭数学直觉找到李雅普诺夫函数

Transformer解决了三体问题?Meta研究者发现,132年前的数学难题——发现全局李雅普诺夫函数,可以被Transformer解决了。「我们不认为Transformer是在推理,它可能是出于对数学问题的深刻理解,产生了超级直觉。」AI可以搞基础数学研究了,陶哲轩预言再成真。

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8960 点击    2024-10-28 17:29
132年未解开的李雅普诺夫函数谜题,被Symbolic Transformer攻克了

牛顿没解决的问题,AI给你解决了? AI的推理能力一直是研究的焦点。作为最纯粹、要求最高的推理形式之一,能否解决高级的数学问题,无疑是衡量语言模型推理水平的一把尺。

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3309 点击    2024-10-20 16:41
Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer,高效升级

7 年前,谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年,谷歌又发布了 Universal Transformer(UT)。它的核心特征是通过跨层共享参数来实现深度循环,从而重新引入了 RNN 具有的循环表达能力。

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8189 点击    2024-10-19 14:29
图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

自从 Transformer 模型问世以来,试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手,不仅要挑战 Transformer 的地位,还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表,图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。

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3644 点击    2024-10-14 15:42
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。

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5904 点击    2024-10-12 14:29
清华微软最新力作:用物理学革新Transformer注意力,「大海捞针」精度暴涨30%!

随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton,另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer,从注意力模块入手,实现了Transformer的核心能力提升。

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6909 点击    2024-10-10 14:24
这篇论文非常火!差分Transformer竟能消除注意力噪声,犹如降噪耳机

Transformer 的强大实力已经在诸多大型语言模型(LLM)上得到了证明,但该架构远非完美,也有很多研究者致力于改进这一架构,比如机器之心曾报道过的 Reformer 和 Infini-Transformer。

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5678 点击    2024-10-10 12:15