循环模型
Transformer死角,只需500步后训练,循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型(如 Mamba)和线性注意力机制都具备这样一个显著优势:它们能够处理极长的序列,这一能力对长上下文推理任务至关重要。 事实上,这正是它们相较于 Transformer 的关键优势 —— 后者受限于有限的上下文窗口,且在序列长度上的计算复杂度是二次的,成为性能瓶颈。 过去,循环模型面临的主要问题是性能不足:在处理短序列时,它们的表现往往不如 Transformer。
7/8/2025 1:07:00 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
数据
机器人
大模型
Midjourney
开源
用户
智能
Meta
微软
GPT
学习
图像
技术
Gemini
AI创作
马斯克
论文
Anthropic
代码
英伟达
算法
Stable Diffusion
智能体
训练
芯片
开发者
蛋白质
生成式
腾讯
苹果
AI新词
神经网络
3D
LLM
Claude
研究
生成
机器学习
计算
AI for Science
Sora
人形机器人
AI视频
xAI
AI设计
GPU
华为
百度
搜索
Agent
大语言模型
场景
字节跳动
预测
大型语言模型
深度学习
工具
伟达
Transformer
视觉
RAG
具身智能
神器推荐
亚马逊
Copilot
模态
AGI
LLaMA
文本
算力
驾驶