研究人员推出 Lngram，一种在潜在空间中运行的新型序列建模模块。与依赖分词的先前方法不同，Lngram 直接从隐藏状态学习离散符号并执行 N-gram 查找。这种方法在长上下文语言建模中表现出改进的性能，并且在添加到预训练模型时能有效整合领域知识。该模块在视觉-语言和视觉-语言-动作任务中也显示出潜力，表明其在文本之外具有更广泛的适用性。 AI
影响 引入了一种新的序列建模方法，有望提高各种 AI 任务的性能和效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新型序列建模模块的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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