无限制变换器在仅解码器变换器中的适应性研究
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了当前大语言模型在上下文长度方面的限制,提出了改进无穷变换器的方法,使其能够与仅解码器变换器兼容。通过扩展实验设置,引入新的任务自由问答,结果表明这些改进在摘要生成上表现出色,效果相当于上下文长度为2倍的模型,并讨论了未来的研究方向。
该研究提出了一种名为Infini-attention的新技术,可以将Transformer模型扩展到无限长输入,同时保持有限的内存和计算。通过结合压缩记忆、局部注意力和长期线性注意力,该方法在长文本建模和大规模任务中表现优异,实现了快速推理。