在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模型(llm)可以通过各种扩展策略扩展其 ...

线性RNN赢了？近日，谷歌DeepMind一口气推出两大新架构，在d基准测试中超越了Transformer。新架构不仅保证了高效的训练和推理速度，并且成功扩展到了14B。 这次的挑战者来自大名鼎鼎的谷歌DeepMind，并且一口气推出了两种新架构，— ...

在基于transformer的自回归语言模型（LMs）中，生成令牌的成本很高，这是因为自注意力机制需要关注所有之前的令牌，通常通过在自回归解码过程中缓存所有令牌的键值（KV）状态来解决这个问题。但是，加载所有先前令牌的KV状态以计算自注意力分数则占据了LMs ...

【编辑推荐】本文提出Res2former新型轻量级混合架构，巧妙结合CNN的局部特征提取优势与Transformer的全局建模能力，通过阶段式设计（浅层CNN替代Transformer降低计算成本，深层嵌入多尺度卷积核增强MLP结构）实现80.7% ImageNet-1K分类准确率，COCO检测(APbox 45.8)和分割 ...

Transformers, a groundbreaking architecture in the field of natural language processing (NLP), have revolutionized how machines understand and generate human language. This introduction will delve ...