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Recurrent sequence mixers

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  1. TOOL · CL_93519 ·

    新研究重新思考混合人工智能架构中的高效注意力

    研究人员对结合了全注意力与高效注意力模块(如滑动窗口注意力(SWA)和循环序列混合器)的混合语言模型架构进行了系统分析。他们的发现表明,高效注意力主要影响长上下文能力的发展速度,而不同的混合模型在经过充分训练后,最终可以达到可比的性能。从机制上看,全注意力负责长距离检索,而高效注意力则影响优化过程,导致了一种被称为“大窗口惰性”的现象,即更大的SWA窗口会减缓全注意力层中检索头部的形成。基于此,该研究证明,仅将NoPE应用于小窗口SW…