这篇论文非常火!差分Transformer竟能消除注意力噪声,犹如降噪耳机
原文中文,约4900字,阅读约需12分钟。发表于: 。差分 Transformer 是由微软研究院和清华大学提出的新架构,解决了传统 Transformer 的注意力噪声问题。通过差分注意力机制,模型更好地关注关键信息,提升上下文建模能力。实验显示,其在语言建模、信息检索等任务中表现优于传统模型,并具备更好的扩展性和稳健性,同时支持低位宽量化,实现高效计算。
差分 Transformer 是由微软研究院和清华大学提出的新架构,解决了传统 Transformer 的注意力噪声问题。通过差分注意力机制,模型更好地关注关键信息,提升上下文建模能力。实验显示,其在语言建模、信息检索等任务中表现优于传统模型,并具备更好的扩展性和稳健性,同时支持低位宽量化,实现高效计算。