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Graph Memory Transformer
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Hugging Face 推出 Graph Memory Transformer，用学习到的内存图替换 FFN
研究人员开发了一种图内存 Transformer (GMT)，它用显式的学习内存图替换了仅解码器 Transformer 中的标准前馈网络 (FFN) 子层。这种新架构保持了因果自注意力，但使用内存单元通过由有向转移矩阵连接的质心库来路由 token 表示。虽然具有 8220 万个参数的 GMT 模型训练稳定并提供可检查的组件，但它在验证损失和困惑度方面目前表现不如密集 GPT 风格的基线，尽管它在零样本基准测试中的行为相当。
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Graph Memory Transformer replaces FFNs with learned memory graphs for interpretability
Researchers have developed a Graph Memory Transformer (GMT) that replaces the standard Feed-Forward Network (FFN) sublayer in decoder-only language models with an explicit learned memory graph. This new architecture, GM…