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Deep Delta Learning

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  1. TOOL · CL_169772 ·

    Deep Delta Learning 为 Transformer 引入了定向残差更新

    研究人员引入了一种新颖的结构化残差更新方法——Deep Delta Learning (DDL)，用于 Transformer 模型。DDL 通过在每一层内显式参数化读取、比较和替换操作，实现了对残差状态的定向编辑。这种方法在保留身份路径的同时，允许对残差流进行精确修改，与标准的加性残差方法相比，有望提高语言建模质量和下游性能。