BriefGPT - AI 论文速递
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Habana Gaudi 处理器上大型语言模型的基准测试与深入性能研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Mega的单头门控注意力机制，具有指数移动平均数以将位置感知的局部依赖性的归纳偏差纳入位置不可知的注意力机制中。该文进一步提出了Mega的变体，通过将整个序列有效地分成多个具有固定长度的块以实现线性时间和空间复杂度。在长序列建模、神经机器翻译、自回归语言建模以及图像和语音分类等广泛测试中，证明了Mega优于其他序列模型，包括Transformer的变体和最近的状态空间模型。
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关键要点
- 介绍了一种名为Mega的单头门控注意力机制。
- Mega机制具有指数移动平均数，纳入位置感知的局部依赖性。
- 提出了Mega的变体，通过将序列分成固定长度的块实现线性时间和空间复杂度。
- Mega在长序列建模、神经机器翻译、自回归语言建模及图像和语音分类中表现优于其他序列模型。
- Mega优于Transformer的变体和最近的状态空间模型。
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