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Dynamical Memory Transformer 为长序列提供恒定成本注意力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的混合架构 Dynamical Memory Transformer (DMT)，旨在改进模型处理长序列的方式。与存储显式历史记录（导致上下文越长计算成本越高）的标准 Transformer 或将过去压缩为固定状态的状态空间模型 (SSM) 不同，DMT 将序列编码与信息检索分开。它采用多个内存单元，每个内存单元由具有输入相关泄漏率的动态系统管理，允许注意力机制读取和组合信息，而无需处理整个 token 历史记录。这种方法旨在实现推理过程中的恒定成本注意力和固定大小的循环状态，在认知任务和语言建模方面显示出潜力，尽管目前在纯语言建模性能方面落后于 Mamba。 AI

影响 引入了一种新的混合架构，可以提高 AI 模型处理长序列的效率和性能。

排序理由 该集群描述了一篇介绍新颖模型架构的最新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yannis Bendi-Ouis (Mnemosyne), Xavier Hinaut (Mnemosyne) ·

    Dynamical Memory Transformer: Selective Recurrent Memories with Constant Cost Attention

    arXiv:2610.41850v1 Announce Type: new Abstract: Transformers retain an explicit history of the sequence, allowing attention to directly retrieve past representations. However, the size of the KV-Cache and the cost of a new token increase with the context length. State Space Model…

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