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Dual Attention Residuals

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  1. TOOL · CL_156442 ·

    双重注意力残差通过跨流交互增强Transformer模型

    研究人员引入了双重注意力残差(DAR),这是一种旨在通过实现多个残差路径之间的交互来增强Transformer模型的新型架构。与先前孤立研究历史检索和多流方法不同,DAR允许这些流相互影响彼此的深度选择。这是通过相互的跨流寻址实现的,其中每个流的深度权重都根据另一流的状态进行计算,并应用于其自身的历史值。在从0.1B到7B参数的模型上进行的实验表明,与标准的残差Transformer和注意力残差相比,DAR始终能改善验证损失,分析表明…