一位研究人员开发了一种名为门控注意力投影(GAP)的实验性Transformer架构。这种新设计将注意力和MLP处理合并到一个门控块中,偏离了标准Transformer的独立子层。虽然GAP20比标准Transformer少用了19.91%的参数,并且在使用torch.compile时训练吞吐量提高了19.9%,但标准Transformer在最终语言模型准确性方面表现更好。 AI
影响 提出了一种替代Transformer的架构方法,可能带来更高效的模型。
排序理由 详细介绍实验性架构的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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