这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer,同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。 近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系,包括Transformer、RNN、SSM和matrix mixers,这一发现具有重要意义,因为它为不同架构间的思想迁移提供了可能。本文将深入探...
研究者将 xLSTM 与几种基线模型进行了比较：作为 Transformer 基线的 Llama 2 7B（未进行长文本微调）和 Llama 3.1 8B（已进行长达 131K 词元的长文本微调），作为状态空间模型（State Space Model，SSM）基线的 CodestralMamba 和 FalconMamba，以及作为额外循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）基线的...
在大规模语言建模实验中,xLSTM显示出与现有最先进方法(如Transformer和SSM)相比具有竞争力的性能,并有潜力在更大的模型规模上实现更好的表现。 Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 方法:论文介绍了Vision-LSTM(ViL),它是将xLSTM架构应用于计算机视觉的一种新型通用骨干。ViL的核心组件是一系列交替的xLS...
在大规模语言建模实验中,xLSTM显示出与现有最先进方法(如Transformer和SSM)相比具有竞争力的性能,并有潜力在更大的模型规模上实现更好的表现。 Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 方法:论文介绍了Vision-LSTM(ViL),它是将xLSTM架构应用于计算机视觉的一种新型通用骨干。ViL的核心组件是一系列交替的xLS...
transformer模型block内主要模块计算量FLOPs 只负责人工 LSTM和Transformer的结合为啥这么火? LSTM(长短期记忆网络)和Transformer是深度学习中处理序列数据的两种主要架构。它们各自具有独特的优势和局限性,而将两者结合起来的混合模型旨在融合这些优势,以更好地处理复杂的序列任… AI 产品经理 RNN、LSTM与Transformer的算理区...
RNN和线性化注意力之间的联系在近期的多项研究中得到了重新发现和深入探讨。一个common pattern是使用具有如下更新规则的矩阵隐藏状态:其中k_t和v_t可以视为某种"键"和"值",RNN层的输出形式为:这本质上等同于线性注意力。下面两篇论文提供了有趣的一些样例:1、xLSTM (2024年5月): 该论文提出了对著名的LSTM...
在计算方面,Transformer 能以并行方式处理输入序列的 token,从而使其能充分利用现代加速器硬件。此外,注意力机制让 Transformer 可以找到更长序列之间的关系,其方式是在推断下一个 token 时读取从过去 token 提取的所有信息。相比于 RNN 和 LSTM,自注意力有...
当人们都以为 Transformer 在语言模型领域稳坐江山的时候,LSTM 又杀回来了 —— 这次,是以 xLSTM 的身份。 5月 8 日,LSTM 提出者和奠基者Sepp Hochreiter在 arXiv 上传了 xLSTM 的预印本论文。 论文的所属机构中还出现了一家叫做「NXAI」的公司,Sepp Hochreiter 表示:「借助 xLSTM,我们缩小了与现有最先进...
首先，基于帧的特征编码方法通过循环网络（如 GRU 和 LSTM）进行时间依赖性建模，但这种分割的时空建模方式难以捕获联合时空信息。其次，三维卷积核的使用在卷积神经网络中实现了对空间和时间相关性的同步考虑。随着语言和图像领域的 Transformer 模型取得巨大成功，视频 Transformer 模型也在视频理解领域取得了显著进展，...
- LSTM可以与热门的mamba结合。将视觉Mamba块的优势与LSTM集成在一起,构建了一个以VMRNN单元为中心的网络。 - LSTM+Transformer登上nature的研究做到了在多任务实时预测中,即使数据保留率为50%,模型性能依然最优。融合模型同时拥有捕捉长期依赖关系与高效并行计算能力。