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Tennessee Titans
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Tapered Language Models 通过重新分配参数来提高性能
研究人员推出了一种名为 Tapered Language Models (TLMs) 的架构创新，该创新重新分配了模型层之间的参数。TLMs 不采用均匀分布，而是为早期层分配更多容量，为后期层分配更少容量，这已被证明可以提高困惑度（perplexity）和下游性能。这种方法应用于 Transformers 和 Gated Attention 等各种架构中的 MLPs，在不增加参数数量或计算成本的情况下实现了这些收益。
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新的适配器为音频大语言模型添加测试时记忆，以改善情感识别
研究人员开发了一种名为 Titans-as-a-Layer (MAL) 的新方法，以增强对话语音情感识别。这种即插即用的适配器将测试时神经网络记忆集成到大型音频语言模型中，而无需改变其核心结构。MAL 适配器将对话历史写入小型内存中，并利用其提供上下文更新，显著提高了在各种指标和数据集上的 SER 性能。