随着模型规模的增大,Hawk 的性能也得到了显著提高,Hawk-3B 在下游任务中的表现要强于 Mamba-3B,尽管其训练的 token 数量只有 Mamba-3B 的一半。Griffin-3B 的性能明显优于 Mamba-3B,Griffin-7B 和 Griffin-14B 的性能可与 Llama-2 相媲美...
【3月2-3日大模型日报】 RNN效率媲美Transformer,谷歌新架构两连发:同等规模强于Mamba 月之暗面杨植麟专访:AI不是接下来一两年找到PMF,而是接下来十到二十年如何改变世界 十年内出现AGI?下一代Gemini能感知环境?DeepMind CEO哈萨比斯畅谈AI 推特:RNNs与Transformers在上下文检索与推理能力的比较研究 ...
随着模型规模的增大,Hawk 的性能也得到了显著提高,Hawk-3B 在下游任务中的表现要强于 Mamba-3B,尽管其训练的 token 数量只有 Mamba-3B 的一半。Griffin-3B 的性能明显优于 Mamba-3B,Griffin-7B 和 Griffin-14B 的性能可与 Llama-2 相媲美,尽管它们是在少了近 7 倍的 token 上训练出来的。Hawk 能与 MQA ...
随着模型规模的增大,Hawk 的性能也得到了显著提高,Hawk-3B 在下游任务中的表现要强于 Mamba-3B,尽管其训练的 token 数量只有 Mamba-3B 的一半。Griffin-3B 的性能明显优于 Mamba-3B,Griffin-7B 和 Griffin-14B 的性能可与 Llama-2 相媲美,尽管它们是在少了近 7 倍的 token 上训练出来的。Hawk 能与 MQA ...
去年12 月,新架构 Mamba 引爆了 AI 圈,向屹立不倒的 Transformer 发起了挑战。如今,谷歌 DeepMind「Hawk 」和「Griffin 」的推出为 AI 圈提供了新的选择。 这一次,谷歌 DeepMind 在基础模型方面又有了新动作。 我们知道,循环神经网络(RNN)在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用,并在许多应用中取得了...
共同一作、DeepMind 研究科学家 Aleksandar Botev 表示,混合了门控线性循环和局部注意力的模型 Griffin 保留了 RNN 的所有高效优势和 Transformer 的表达能力,最高可以扩展到 14B 参数规模。 来源:https://twitter.com/botev_mg/status/1763489634082795780
共同一作、DeepMind 研究科学家 Aleksandar Botev 表示,混合了门控线性循环和局部注意力的模型 Griffin 保留了 RNN 的所有高效优势和 Transformer 的表达能力,最高可以扩展到 14B 参数规模。 来源:https://twitter.com/botev_mg/status/1763489634082795780
这一次,谷歌 DeepMind 在基础模型方面又有了新动作。 我们知道,循环神经网络(RNN)在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用,并在许多应用中取得了实功,包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。不过近年来,深度学习和 NLP 都以 Transformer 架构为主,该架构融合了多层感知器(MLP)和多头注意力(MHA)。