深入解析：Retentive Network (RetNet) —— Transformer 的有力继任者

该内容讨论了Retentive Network（RetNet），这是一种旨在结合RNNs（循环神经网络）和Transformers优势的新型神经网络架构。RetNet解决了Transformers在推理成本和内存复杂性方面的局限性，这些通常随着序列长度的增加而扩展。通过引入一种新颖的“保留机制”，RetNet允许像Transformers一样进行并行训练，同时实现高效的类似RNN的推理。该机制用预定义的D-矩阵取代了softmax操作，假设最近的步骤比较旧的步骤更重要。这种创新对于需要处理长序列的任务可能非常重要，因为它承诺在不受传统Transformers计算缺陷影响的情况下保持高性能。该内容对于那些对深度学习架构最新进展及其对序列建模任务的影响感兴趣的人尤为相关。- RetNet是Transformer的继任者，结合了RNN和Transformer的优势。 - RetNet采用了Transformer的可并行化自注意力机制，但避免了推理成本和内存复杂性问题。 - RetNet的布局与Transformer相似，但引入了保留机制，结合了并行和循环的特点。 - RetNet的保留机制具有并行和循环的双重形式，提高了推断效率。 - RetNet放弃了softmax操作，选择了与D-矩阵进行Hadamard乘积，并使用GroupNorm操作。 - D-矩阵是带有固定预定义权重因子的因果掩码，用于加权不同时间步的重要性。