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不对称循环 Transformer 提升语言模型效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的架构——不对称循环 Transformer (AsymLoop)，它通过将上下文编码与迭代状态精炼分离开来，从而提高了语言模型的效率。该设计使用来自单通道编码器的固定全局键值缓存，以及一个从其不断变化的状态生成局部键值缓存的循环解码器。在 FineWeb-Edu 数据集上的实验表明，与标准的循环 Transformer 相比，AsymLoop 在下游任务准确性方面取得了更低的验证困惑度和更高的准确性，其中一个 1B 参数的模型在常识推理基准测试中的零样本准确性有了显著提高。 AI

影响 引入了一种更高效的循环语言模型架构，有望提高性能并降低计算成本。

排序理由 这是一篇详细介绍新模型架构的研究论文。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Cheng Liang, Tengfei Zhang, Wenjie DU, Jianyu Wu, Changlian Ma, Shuchen Pu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Zhouhan Lin ·

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