DIFF Transformer相比于Transformer,展现出更少的激活异常值,并且在低比特宽度量化时保持了更高的性能。 8. 消融研究 当从DIFF Transformer中移除GroupNorm时,模型的性能会下降,并且训练变得不稳定,这表明GroupNorm在DIFF Transformer中起到了关键作用。反之GroupNorm对原始Transfor
消除注意力噪声, Differential Transformer犹如降噪耳机,打开CVPR2025新思路!论文链接: https://arxiv.org/pdf/2410.05258代码链接: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/Diff-Transformer 简介Di…
在速度《DIFFERENTIAL TRANSFORMER》之前先说下要解决的问题. 大家非常熟悉的Transformer架构经常用在NLP的各种任务中. 大家都知道Transformer中核心的模块是计算Q, K token之间的相似度来反应每个token的重要性, 再根据每个token的重要性来重组成输出. 按理说神经网络通过训练是要学习到上下文(context)之间的关联. 可是...
原论文链接:DIFFERENTIAL TRANSFORMER 总结 主要思想是:通过differential attention消除注意力噪声(注意力错误分配到不相关的上下文)。 differential attention来自原文公式(1) 方法非常简洁高效,一看就懂并且给人会有用的感觉,本文也做了相当充足的实验论证有效性,包括长上下文、关键信息检索、幻觉缓解、上下文学习和减少异常...
Reference [1]. Tay, Yi, Vinh Tran, Mostafa Dehghani, Jianmo Ni, Dara Bahri, Harsh Mehta, Zhen Qin et al. "Transformer memory as a differentiable search index." Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 21831-21843. aka DSI ...
Transformer模型已经成为大语言模型(LLMs)的标准架构,但研究表明这些模型在准确检索关键信息方面仍面临挑战。今天介绍一篇名叫Differential Transformer的论文,论文的作者观察到一个关键问题:传统Transformer模型倾向于过分关注不相关的上下文信息,这种"注意力噪声"会影响模型的性能。 在这篇论文中,作者注意到transformer模型倾向...