CoCA
破解自注意力推理缺陷的奥秘,蚂蚁自研新一代Transformer或实现无损外推
随着大语言模型的快速发展,其长度外推能力(length extrapolating)正日益受到研究者的关注。尽管这在 Transformer 诞生之初,被视为天然具备的能力,但随着相关研究的深入,现实远非如此。传统的 Transformer 架构在训练长度之外无一例外表现出糟糕的推理性能。研究人员逐渐意识到这一缺陷可能与位置编码(position encoding)有关,由此展开了绝对位置编码到相对位置编码的过渡,并产生了一系列相关的优化工作,其中较为代表性的,例如:旋转位置编码(RoPE)(Su et al.,
11/13/2023 6:11:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用