华为提出注意力分组机制,训练效率遥遥领先 | arxiv:链接该论文提出了一种叫做GQKVA的新方法,来解决大型基于变压器模型的挑战,例如缓慢且资源密集型的预训练以及过度参数化。GQKVA代表了一种技术,它将变压器模型中的查询(query)、键(key)和值(value)分组技术概括化,以加速预训练过程并减小模型大小。该方法允许在模型...
近日,Meta 公布了一项关于注意力机制的新研究。 该研究团队将这种新注意力机制命名为“System 2 Attention”(S2A),可屏蔽无关信息的干扰,将大模型的准确率进一步提升。 根据测试结果,该机制不需要微调或训练,只靠 Prompt 就能让大模型的准确率上升 27%。
本发明公开了基于注意力机制的自适应分组卷积神经网络结构设计方法,涉及人工智能运算领域,针对现有分组卷积技术中特征图通道在层间不能有效流通的问题提出本方案。在设计选择网络时,基于注意力机制设计用于自适应重排输出的特征图通道;所述选择网络包括通道选择矩阵,所述通道选择矩阵用于记录特征图在层间传递的流通信息。优...
本发明公开了一种基于二阶段分组注意力残差机制的光谱图像压缩重建方法,利用第一阶段网络对观测到的图像与对应波段的图像联合生成初始估计结果,并对初始估计结果进行特征提取,对于提取到的特征使用分组注意力网络对特征数据进行分组计算,有效降低了模型的待学习参数量,在一定算力下有降低了数据重建时间;然后将优化的分组结...
🔠 在3到4T数据基础上训练 💭 能够理解和使用 600 多种编程语言 🥇 15B模型在 HumanEval 编程评测中的表现达到了 46% 🧠 采用了分组查询注意力机制和滑动窗口注意力机制,以提高模型的效率和准确性 💪🏻 利用 1024 块 H100 NVIDIA GPU 强大的计算资源进行训练 ...