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%!

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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%!

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原标题: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%!
关键字:注意力,模型,报告,上下文,微软
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新智元报道编辑:乔杨 好困
【新智元导读】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。随着近些年来NLP领域研究的不断深入,我们逐渐发现,Transformer架构中出现的幻觉问题,以及各种下游任务中的性能不足,都或多或少与注意力缺陷有关。
虽然上下文窗口可以扩展,但是Transformer还是无法真正关注到有价值的信息。
最近,微软研究院和清华大学的研究人员共同提出了一种新的模型架构——Differential Transformer,不仅保留了原始Transformer中的可扩展性,也能让模型更加关注上下文中与任务相关的关键信息。
实验表明,注意力机制的改进,不仅显著提升了检索精度,还能缓解LLM的幻觉。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2410.05258
Transformer的困境众所周知,Transformer的核心是注意力机制,采用softmax


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