本文提出了一种名为 Differential Transformer（DIFF Transformer） 的基础模型架构，旨在解决传统 Transformer 在长文本建模中对无关上下文过度分配注意力的问题。该方法通过差分注意力机制（Differential Attention）放大对关键上下文的关注，同时消除注意力噪声，从而显著提升模型在多种任务中的性能。差分注意力机制 传统 Tran...
实验表明,Diff Transformer仅需约65%的模型规模或训练token,即可达到与Transformer相当的性能。例如,6.8B参数的Diff Transformer在验证损失上与11B参数的Transformer相当。 长上下文评估:在扩展到64K上下文长度的实验中,Diff Transformer能够更有效地利用长上下文信息,其累积平均负对数似然(NLL)显著低于Transformer,表明其在长...
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：...
综上所述,DiffTransformer通过一系列结构创新,成功克服了传统Transformer模型的诸多局限性,为自然语言处理领域带来了新的技术突破。 二、DiffTransformer模型的改进点 2.1 改进的注意力机制 在DiffTransformer模型中,改进的注意力机制无疑是其核心亮点之一。传统的自注意力机制虽然能够有效地捕捉长距离依赖关系,但其计算复杂...
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...
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...
MedSegDiff-V2,作为基于Transformer的医学图像分割技术的最新成果,通过创新的架构和算法,为医疗图像分割带来了革命性的变化。 技术背景 传统的医学图像分割方法,如基于卷积神经网络(CNN)的UNet模型,虽然在许多任务中取得了不错的性能,但仍存在一些局限性。例如,CNN在捕捉全局上下文信息方面相对较弱,且对噪声和复杂场景的...
视觉Transformer模型虽然在图像识别领域表现出色，但其计算复杂度随着token数量的增加呈二次方增长，严重限制了其在实际应用中的推广。传统的token压缩方法需要手动设置每一层的压缩率，不仅繁琐还容易导致次优结果。DiffRate通过创新性地将压缩率参数化为可微分形式，实现了自动学习每层最优压缩率的突破。它能同时进行...
在ICLR2024上,由南洋理工大学-商汤联合研究中心 S-Lab,香港中文大学,及上海人工智能实验室等合作提出了一种基于扩散模型的大量类别 3D 物体生成框架,DiffTF:基于Transformer的大词汇量高质量 3D 物体生成框架,主要克服了三个主要挑战:第一,3D 生成需要高效且表达力强的 3D 表示,第二,3D物体拥有丰富多样的几何及...