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内容提要
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。
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关键要点
- 差分 Transformer 是由微软研究院和清华大学提出的新架构，旨在解决传统 Transformer 的注意力噪声问题。
- 差分注意力机制能够增强模型对关键信息的关注，提升上下文建模能力。
- 差分 Transformer 在语言建模、信息检索等任务中表现优于传统模型，具备更好的扩展性和稳健性。
- 差分 Transformer 使用差分注意力替代传统的 softmax 注意力，保持整体架构不变。
- 差分注意力机制通过一对 softmax 函数消除注意力噪声，类似于电气工程中的降噪耳机和差分放大器。
- 多头差分注意力机制对各个头使用不同的投影矩阵，且标量在同一层内的头之间共享。
- 差分 Transformer 在语言建模评估中表现优于传统 Transformer，尤其在大规模模型和长上下文情况下。
- 在信息检索任务中，差分 Transformer 的多针检索准确度高于传统 Transformer，尤其在针数量较多时。
- 差分 Transformer 在上下文学习能力和上下文幻觉现象上均优于传统 Transformer，表现出更好的稳健性。
- 差分 Transformer 能降低激活异常值的幅度，可能实现更低的量化位宽，支持高效计算。
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