IT之家从论文中获悉，Sepp Hochreiter 在新的 xLSTM 架构中采用了指数型门控循环网络，同时为神经网络结构引入了“sLSTM”和“mLSTM”两项记忆规则，从而允许相关神经网络结构能够有效地利用 RAM，实现类 Transformer“可同时对所有 Token 进行处理”的并行化操作。团队使用了 150 亿个 Token 训练基于 xLSTM 及 T...
据论文介绍,在新的xLSTM架构中采用了指数型门控循环网络,并引入了“sLSTM”和“mLSTM”两项记忆规则,使得相关神经网络结构能够有效地利用RAM并实现类Transformer的并行化操作。此外,团队还使用了150亿个Token对基于xLSTM及Transformer架构的两款模型进行测试,在评估后发现xLSTM表现最好,尤其是在“语言能力”方面。 根...
输入一个word，在字典里查找得到它对应的下标就是token，然后用该数字下标去lookup表查找得到该词对应的...
2.多通道输出 在卷积神经网络中,有多个输出通道是至关重要的。在经典的神经网络架构中(例如LeNet,AlexNet,VGG等),随着神经网络层数的加深,我们常会增加输出通道的维数,通过减少空间分辨率以获得更大的通道深度。直观地说,我们可以将每个通道看作是对不同特征的反应。如下图所示: 我们让这个6×6×3的图像和两个3...
众所周知,像现在的强大的大语言模型(Large language model,LLM),例如ChatGPT、GPT-4、Gemini,它们训练的主要目标是“预测下一个token”,可以说“预测下一个token”就是这些LLM的秘籍,它就像“想要成为影之实力者”这个目标一样,看似简单,但是经过不断训练优化过后就可以带来很多意想不到的效果,甚至“震惊世界”。
本周主要内容: 多 token 预测、神经网络架构 KAN、大模型时代搜索与推荐综述、迭代推理偏好优化、默认上升唤醒网络、意识与睡眠、大脑双向网络核心与意识、心智热力学 AGI 每周速递 [1] 多 token 预测下更好更快的大语言模型 标题:Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction 链接:https://...
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基于该核心发现,研究员设计了一种名为 Adaptive Fourier Filter(AFF)的轻量高效 Token Mixer,将 Token 融合的计算复杂度从 O (N^2) 降低到 O (N log N),并以此为基础算子构建了轻量级视觉神经网络主干 AFFNet。该主干网络能够以 5.5M 的模型参数量,在 ImageNet-1K 上实现 79.8% 的准确率。
这种“干净的”方法使公司能够去除无关电路并优化人工智能推理的高度重复、可并行工作负载的数据流。Groq 断言,与主流替代方案相比,运行大型神经网络的延迟、功耗和成本显着降低。 对快速高效的人工智能推理的需求 每秒800 个token的性能相当于每分钟约 48,000 个token,速度足以每秒生成约 500 个单词的文本。这比当今...
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