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Meta无限长文本大模型来了:参数仅7B,已开源
谷歌之后,Meta 也来卷无限长上下文。Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力,虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案,但从以往的经验来看,它们在预训练效率和下游任务准确性方面表现不佳。长文本是大语言模型一直在努力的方向。近日,谷歌提出的 Infini-Transformer 引入有效方法,可以将基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 扩展到无限长输入,而不增加内存和计算需求,吸引了人们的关注。几乎就在同时,Meta 也提出了一种无限长文本技术。论
4/17/2024 5:59:00 PM
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