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从注意力到激活：揭示大型语言模型的谜团
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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
本研究提出了softmax-1重构方法和OrthoAdam优化器，针对自回归变换器中的两个现象，有效降低了对第一个标记的关注，提升了量化后模型的性能。
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关键要点
- 本研究提出了softmax-1重构方法和OrthoAdam优化器。
- 研究针对自回归变换器中的两个现象：注意力头中第一个标记的主导地位和隐藏状态中的大离群激活。
- softmax-1重构方法有效减少了对第一个标记的关注比例。
- OrthoAdam优化器用于应对大离群激活现象。
- 这些方法显著提升了量化后模型的性能。
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