近日,一项名为Test-Time Training(TTT)的研究突破了人工智能领域的界限,有望替代长期占据主导地位的Transformer架构。TTT是一种全新的大语言模型架构,它通过实际的梯度下降来压缩语言模型中的上下文信息,这与传统的RNN和自注意力机制截然不同。在这一研究中,TTT层直接替代了Attention层,并展示出了与或超过当前最强大的...
2k 上下文，TTT-Linear (M)、Mamba 和 Transformer 的性能相当，因为线条大多重叠。在 FLOP 预算较大的情况下，TTT-MLP (M) 的性能稍差。尽管 TTT-MLP 在各种模型大小下都比 TTT-Linear 有更好的困惑度，但 FLOPs 的额外成本抵消了这一优势。8k 上下文，TTT-Linear (M) 和 TTT-MLP (M) 的表现都明显优...
1.TTT的内核是培训培训师去培训,概念本身并不包含具体方法。具体如何"T"课,还需要相关思维模型的支撑;只要能达到“培训培训师”的目的,什么方法都可以“T”进去。 2.我所谓的TTT思维,也只是一个观念,意在提醒自己多注重、多反思自己的分享技巧,以获得更好的分享效果,提升个人传授能力,而具体选择什么方法和标准来...
TTT模型不是变换器的直接替代品。研究人员只为研究开发了两个小型模型,使得TTT作为一种方法现在很难与一些较大的变换器实现进行比较。 "我认为这是一个非常有趣的创新,如果数据支持它提供效率增益的说法,那是个好消息,但我不能告诉你它是否比现有架构更好,"没有参与TTT研究的伦敦国王学院信息学系的高级讲师Mike ...
TTT 模型能帮助预测材料的组织结构演变。为优化材料处理工艺提供重要依据。其核心在于构建时间、温度和相变程度的曲线。反映出相变的开始、中间和结束阶段。该模型有助于理解材料的热稳定性。 还能评估材料在不同工况下的可靠性。TTT 模型需要精确的实验数据支持。包括温度测量和相变观测等方面。它能够揭示材料内部微观...
TTT 模型有助于改善塑料加工中的结晶行为。为高温超导材料的应用提供理论基础。在光学材料制备中控制材料的光学性能。用于优化传感器材料的性能。 TTT 模型在风力发电设备制造中保障关键部件的可靠性。对燃料电池材料的研发具有指导作用。在智能材料领域推动材料性能的优化。该模型在制造中选用合适的材料。用于提升磁性存储...
TTT层作为信息压缩和模型记忆机制，直接替代Transformer中的自注意力层，通过表达性记忆解锁线性复杂性架构。在125M到1.3B参数规模的大模型对比中，TTT-Linear和TTT-MLP击败了Transformer和Mamba，展现了更低困惑度和更少FLOP，并且更好利用长上下文。为提升TTT层的高效性，研究团队采取了两项创新措施。首先，类似于常规...
TTT以其独特的机器学习模型，展现出超越传统RNN和Transformer的潜力，为AI语言模型的发展开启了新的篇章。Transformer架构的局限 Transformer架构自2017年由Vaswani等人提出以来，便以其自注意力机制（Self-Attention）在处理序列数据方面展现出了革命性的优势。然而，随着模型规模的扩大和应用场景的复杂化，Transformer也逐渐...
transformer 模型是所有模型的基础,虽然最新的模型Retnet,Mamba,TTT模型都有效改进了 transformer 模型在长输入序列的缺点,但transformer 模型可是 2017 年发布的模型,7 年前的模型被成功应用在各种大语言模型上面,其模型框架更是被各种机器学习任务魔改,包含计算机视觉任务,语音识别与语音合成等,其 transformer 模型功不...
由于更新测试序列上隐藏状态的过程,相当于在测试时训练模型,因此此类新层称为测试时训练(TTT)层。 研究人员引入两个简单的实例:TTT-Linear和TTT-MLP,其中隐藏状态分别是线性模型和两层MLP。TTT层可以集成到任何网络架构中并进行端到端优化,类似于RNN层和自注意力。 实际运行时间 TTT层在FLOP方面已经非常高效,研究...