Transformer来了：一篇新的论文轰动网络，它为什么这么厉害？

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原标题：Transformer来了：一篇新的论文轰动网络，它为什么这么厉害？
关键字：模型,序列,技术,自然语言,领域
文章来源：AI范儿
内容字数：4162字

内容摘要：

点击上方蓝字关注我们在人工智能的世界里，每一次技术的飞跃都让我们离真正的智能更近一步。最近，LSTM（长短期记忆网络）的发明者们发布了一篇新论文，介绍了他们的最新成果——xLSTM。这个新模型在技术界引起了巨大轰动，因为它有望与目前自然语言处理领域的领头羊——GPT模型系列一决高下。
xLSTM：LSTM的进化版
LSTM是一种特别厉害的人工智能模型，它在处理数据序列时表现出色，尤其是那些需要记住很久以前信息的任务。LSTM的发明者们现在推出了xLSTM，这个新模型不仅继承了LSTM的优点，还在设计上进行了大胆的创新，目标是探索序列学习的界。
在深入了解xLSTM之前，让我们先回顾一下90年代的情况。那时，一种叫做循环神经网络（RNNs）的技术正面临一个难题——梯度消失问题，这严重限制了它处理长数据序列的能力。为了解决这个问题，Jürgen Schmidhuber和他的学生Sepp Hochreiter在1997年提出了LSTM模型，它通过一些巧妙的设计，让信息能够在时间序列中有效传递，大大提升了模型的记忆能力。
LSTM的问世不仅在理论上是一大步，而且在实际应用中也产生了性的

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