差动Transformer

这篇名为“差分变压器”的论文介绍了一种名为Diff Transformer的新型架构，旨在解决传统Transformer模型中普遍存在的问题：对无关上下文的过度关注。作者提出了一种差分注意力机制，通过减去两个独立的softmax注意力图来计算注意力分数。这种减法技术旨在消除噪音并促进稀疏的注意力模式，更加专注于相关上下文。 这篇论文特别引人注目的地方在于其实验结果。Diff Transformer已被证明在各种场景中优于标准Transformer模型，包括扩大模型规模和训练标记。该架构在实际应用中展示了显著优势，如长上下文建模、关键信息检索以及在问答和文本摘要中减少幻觉。此外，它增强了上下文学习，并显示出对顺序置换的稳健性，解决了现有模型中已知的稳健性问题。 这项研究对自然语言处理（NLP）领域具有重大意义，因为它可能导致更高效、更有效的大型语言模型的发展。该论文的发现表明，Diff Transformer可能是推动NLP系统能力提升的一个有前途的步骤。这些内容对于AI和NLP领域的研究人员和从业者可能具有很高的兴趣，特别是那些专注于改进语言模型中注意力机制的人。- 引入了Diff Transformer，用于增强对相关上下文的关注并消除噪音 - 通过计算两个独立的softmax注意力图之间的差异来计算注意力分数，从而消除噪音并促进稀疏注意力模式的出现 - Diff Transformer在语言建模实验中优于Transformer - Diff Transformer在实际应用中具有显著优势，包括长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解、上下文学习和激活异常值减少 - Diff Transformer可以缓解问答和文本摘要中的幻觉问题 - Diff Transformer提高了上下文学习的准确性和鲁棒性 - Diff Transformer是一种有效和有前景的架构，可以推动大型语言模型的发展