一名学生研究员推出了一种名为“Silia”的新型 Transformer 架构，专为参数量低于 1000 万的模型设计，以实现参数效率。该架构旨在将注意力机制的动态混合与前馈网络的强非线性结合到单个操作中。尽管由于硬件限制实验受限，但实验表明 Silia 在参数量显著减少的情况下达到了与 GPT-2 相当的性能。 AI
影响 提出了一种用于高效小型模型的新架构，有可能在资源受限的设备上实现新的应用。
排序理由 该集群描述了在已发表论文中提出的一种新颖架构，这是一个研究里程碑。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hi! I am a student from India, this is my first paper that I published.</p> <p>I was curious whether I can combine both Attention and FFN together to save parameters without sacrificing performance, specifically at parameters <= 10M.</p> <p>Ba…
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