研究团队进行了广泛的实验,从多个角度评估了Diff Transformer的性能: 语言建模评估:在1万亿token的训练数据上,Diff Transformer在多个下游任务中表现优异,尤其是在零样本(zero-shot)任务中,平均准确率达到了60.6%,显著高于其他Transformer模型。 模型规模与训练token的扩展性:Diff Transformer在模型规模和训练token的扩展性...
实验表明,DIFF Transformer 在语言建模和信息检索等任务中都超越了传统 Transformer,在大型语言模型中提供了更高的性能和效率。它的设计增强了长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解和上下文学习等实际应用,同时还减少了激活异常值。这些改进提高了跨不同数据集的准确性,并提高了对输入顺序变化的鲁棒性,使 DIFF Transformer...
这些结果使Diff Transformer成为一种非常有效且有前景的架构，以推进大型语言模型的发展。研究背景：Transformer模型是大型语言模型（LLMs）的主流架构，其核心是注意力机制。然而，现有研究表明，LLMs在从上下文中准确检索关键信息时面临挑战。Transformer倾向于分配过多注意力给不相关的上下文，这会淹没正确答案。主要贡献：...
根据实验数据,DiffTransformer在处理包含数百万条记录的数据集时,其训练时间相比传统Transformer模型缩短了约30%。具体来说,在一个包含500万条记录的文本分类任务中,传统Transformer模型需要大约12小时才能完成训练,而DiffTransformer仅需8.4小时。这一显著的效率提升不仅节省了大量的计算资源,也为实际应用提供了更为便捷的选...
微软提出Diff Transformer | Transformer 往往会将注意力过度分配到不相关的上下文中。在这项工作中,来自微软研究院和清华大学的研究团队提出了 Diff Transformer,它可以在消除噪音的同时放大对相关上下文的注意力。 具体来说,差分注意力机制将注意力分数计算为两个独立的 softmax 注意力图之间的差值。减法消除了噪音,促...
DIFF Transformer 通过创新的差分注意力机制有效地消除了 Transformer 中的注意力噪声,从而在长文本建模、信息检索、幻觉抑制和上下文学习等方面取得了显著的性能提升和更强的鲁棒性,并展现了更好的可扩展性和量化潜力,其稀疏注意力模式也为模型效率优化提供了新思路。 @爱可可-爱生活 [CL]《Differential Transformer...
pip install git+https://github.com/axolotl-ai-cloud/diff-transformer.git Editable: git clone git@github.com:axolotl-ai-cloud/diff-transformer.git cd diff-transformer pip install -e . Usage This is meant to be used as: axolotl convert-diff-transformer path/to/config.yml: Converts a transfo...
DiffTF整体流程图:1)训练共享权重解码器并拟合三平面特征;2)使用经过训练的三平面优化3D感知Transformer扩散模型。 2.1 3D表征 Triplane 拟合 正如前文所述,Triplane这种三平面的混合表示可以同时满足表达力强和高效的要求。Triplane表示由3个三个轴对齐的正交特征平面,记为, 以及一个用于从平面中解析采样特征的MLP解码...
本文提出了一种新的基于改进的三平面(triplane)和 Transformer 的 3D 感知扩散模型,DiffTF。 提高了三平面表征的拟合速度和准确性; 3D 感知的TransFormer能够处理跨平面的交叉关系,聚合通用 3D 知识和专用 3D 特征; 设计了3D感知的编码...
3D 感知Transformer。 基于提取的通用和特殊的 3D 先验知识,DiffTF 可以生成具有丰富语义的各种高质量 3D 物体。并且在ShapeNet和OmniObject3D上与SOTA 方法的对比验证了DiffTF的良好性能。作者希望本文可以为大词汇量 3D 生成提供一些有价值的见解。 [1] Shue J R, Chan E R, Po R, et al. 3d neural field...