小技巧大功效,「仅阅读两次提示」让循环语言模型超越Transformer++
原文中文,约5000字,阅读约需12分钟。发表于: 。研究者提出了JRT-RNN循环大语言模型架构,通过重复提示信息和使用PLA线性注意力公式来改善模型性能。实验结果显示JRT-RNN在多个任务上显著提升性能,比传统Transformer模型更高效。
研究者提出了JRT-RNN循环大语言模型架构,通过重复提示信息和使用PLA线性注意力公式来改善模型性能。实验结果显示JRT-RNN在多个任务上显著提升性能,比传统Transformer模型更高效。