大模型架构正处于“后Transformer时代”的创新竞赛,重点在于Transformer的改进和非Transformer的探索。Attention机制和FFN层的优化是研究热点,而新型RNN架构逐渐成为主流。行业对架构创新的看法分为两派,未来主流架构需突破10B、20B和100B规模。
这篇文章讨论了语言模型(LLMs)在理解否定时的问题。LLMs在处理否定句时表现不佳,无法正确理解否定的含义。人类在处理否定句时表现更好。通过技巧和训练,LLMs的性能可以提升。作者认为,LLMs和人类的认知能力是不同的,但通过架构创新可以逼近人类的认知复杂性。
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