近日，谷歌通过基因搜索算法和海量TPU的使用，开发出了一种新的模型——Brainformer，其收敛速度比传统的Transformer模型快5倍，推理速度快2倍。这种模型使用了MoE模块和一些其他巧妙的技巧，充分发挥了TPU的强大性能...

最近，研究人员提出了一种新的模型，称为接受加权键值（RWKV），它将Transformer的高效并行训练和RNN的高效操作结合起来。RWKV采用线性注意机制的独特方法，可以在不同阶段像Transformer或RNN一样使用，证明了与Tran...

Meta AI提出了一种新的AI模型架构，名为Megabyte，可以在多个格式上生成超过100万个标记。Megabyte解决了当前模型中的可扩展性问题，并并行执行计算，提高了效率并优于Transformers。 ## 核心要点： 以下是这篇新...

### 内容摘要： - Transformer已经取代循环神经网络成为大多数文本处理任务的主要工具。 - 由于架构的限制，这些Transformer很昂贵且上下文受限。 - RWKV是一种具有注意力变体的模型，它声称结合了Transformer和循...

注意力机制和Transformer技术是现代语言模型更加高效的关键，本文将深入探讨它们的作用。 ## 核心要点 - 注意力机制是一种机器学习技术，可使模型更加聚焦于输入中有用的部分。 - Transformer是一种基于注意力机制...

近日，基于线性注意力模型与内置循环的RWKV模型成为Transformers库中首个推出的RNN模型。该模型是一个强大的语言模型，理论上可运行较长的上下文窗口，并具有快速的运行速度。目前，该模型在HuggingFace平台上的开发...

据报道，研究人员近日发表了一篇论文，提出了一种名为EfficientViT的高速Vision Transformer模型。该模型在保证处理速度的同时，能够提高模型的准确度。通过重新设计Transformer模型的某些部分，他们能够显著降低与...

Unlimiformer是一种新的方法，可以与任何基于transformer的模型配合使用，使其能够处理超长的输入文本，而不会出现限制。这种酷炫的技术可以改善BART和Longformer等模型，使它们能够对超长文本进行概括，甚至是整本...

本文介绍了Transformer模型训练中需要用到的数学知识，其中包括以下三个核心点： - 计算需要多少个GPU进行训练； - 计算模型的宽度应该是多少； - 不管模型大小，都需要至少训练200B个标记。 除此之外，还有其他有...

本文是一篇采访亚马逊的两位杰出科学家Sudipta Sengupta和Dan Roth的转录，谈论机器学习技术。在谈话中，两位科学家帮助解密了从单词表示到定制硅上的专业计算等一切事项。从2019年以来，神经网络架构Transformers已...