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RESEARCH · CL_05127 · Apr 27 · 04:00

StateX 框架通过训练后状态扩展提升 RNN 记忆能力

研究人员开发了 StateX，一个旨在提高循环神经网络 (RNN) 记忆能力的训练后框架。该方法在不显著增加模型参数的情况下，有效地扩展了预训练 RNN（如线性注意力模型和状态空间模型）的状态。实验表明，StateX 在高达 13 亿参数的模型中提升了记忆能力和上下文学习性能，同时不影响其他功能。