behrouz_ali(barneyp)：关注力一直是LLMs中取得进展的关键组成部分，但无法适应长文本。这是否意味着我们需要寻找替代方案呢？介绍Titans：一种新的架构，具有关注力和元内存，可以在测试时学习如何记忆。Titans比Transformers和现代线性RNNs更有效，可以有效扩展到大于2M的上下文窗口，并且性能优于超大型模型（例如GPT4，Llama3-80B）
齐思GPT
2025-01-14 00:00:00
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巴尼·佩尔（Barney Pell）是人工智能领域的知名人物，他分享了Behrouz Ali的一条推文，讨论了语言模型中的一个关键限制，特别是注意力机制在处理长篇文本时的困难。这条推文表明，当前大型语言模型（LLMs）的进展可能会受到这一限制的影响，并暗示可能需要新的方法来有效处理扩展的上下文。对于那些关心人工智能和语言处理未来的人来说，这段内容可能预示着需要解决的一个关键挑战，以促进该领域的进一步发展。
巴尼·佩尔（Barney Pell）是人工智能领域的知名人物，他分享了Behrouz Ali的一条推文，讨论了语言模型中的一个关键限制，特别是注意力机制在处理长篇文本时的困难。这条推文表明，当前大型语言模型（LLMs）的进展可能会受到这一限制的影响，并暗示可能需要新的方法来有效处理扩展的上下文。对于那些关心人工智能和语言处理未来的人来说，这段内容可能预示着需要解决的一个关键挑战，以促进该领域的进一步发展。- 注意力是语言模型中的关键组成部分
- 注意力无法适应长篇上下文
- 需要其他方法来处理长篇上下文
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