具体来讲，xLSTM 7B 模型基于 DCLM 数据集，使用 128 块 H100 GPU，在 8192 上下文长度下训练了 2.3 万亿 token。研究者对原始 xLSTM 架构进行了改进，确保训练效率和稳定性，同时保持任务性能。新架构依靠 mLSTM 单元和并行训练模式，实现高性能的同时最大化速度。论文标题：xLSTM 7B: A Recurrent LLM for ...
xLSTM 在性能上与最新的 Transformer 和状态空间模型相媲美,尤其是在大规模应用和长序列处理方面展现出优势。 总的来说,xLSTM 的设计目标是解决传统 LSTM 在处理大规模数据和长序列时面临的限制,如并行性差和存储容量有限,通过引入新的门控机制和记忆结构,使其在现代深度学习应用中更具竞争力。 LSTM基础 要讲解x...
残差块:xLSTM架构通过残差堆叠构建,利用预层归一化(preLayerNorm)残差骨干。 并行化:mLSTM的设计允许并行化,而sLSTM由于内存混合而无法并行化。 实验 合成任务和长距离竞技场:测试了xLSTM在处理形式语言和长序列任务上的能力。 方法比较和消融研究:在SlimPajama数据集上训练并比较了xLSTM和其他方法的性能。 大型语言...
「2)新型记忆结构」:xLSTM引入了两种新的记忆单元,分别是:「sLSTM、mLSTM」 「sLSTM(Scalar LSTM)」:具有标量记忆和更新机制,以及新的记忆混合技术。sLSTM通过引入多个头(heads)和在每个头内部的记忆混合,但不跨越头之间,从而提供了一种新的记忆混合方式。 「mLSTM(Matrix LSTM)」:使用矩阵记忆和协方差(covaria...
鉴于传统 LSTM 的这些局限性，长久以来涌现出了一一批改进其性能和可扩展性的 研究工作。这些工作主要集中在设计新的记忆单元、改进梯度传播机制、优化模型 参数等方面，以提高模型的效率和表现。本篇介绍的扩展长短期记忆网络 （Extended Long Short-Term Memory，xLSTM）架构由原版 LSTM 作者带领团队于 近日提出，并...
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...
xlstm原理 核心思想。 LSTM 的核心是细胞状态(cell state),它像一条贯穿整个网络的传送带,信息可以在上面流动,保持长期记忆。细胞状态能够在序列处理过程中携带和传递重要信息,使得模型可以记住长时间跨度的信息。 关键组件。 LSTM 通过三个“门”结构来控制细胞状态的信息流动,这三个门分别是输入门、遗忘门和输出...
IT之家 5 月 13 日消息，研究人员 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年共同提出了长短期记忆（Long short-term memory，LSTM）神经网络结构，可用来解决循环神经网络（RNN）长期记忆能力不足的问题。而最近 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上发布论文，提出了一种名为 xLSTM（Extended LSTM）的新架构，...
要深入理解 xLSTM，我们首先回顾一下传统的 LSTM，它涉及输入门、遗忘门、输出门和单元状态的计算步骤，这些步骤构成 LSTM 单元的基本计算流程。xLSTM 是对 LSTM 的增强，分为 sLSTM 和 mLSTM 两种变体，分别针对特定性能和功能进行优化，以处理复杂序列数据问题。<sLSTM 是在 LSTM 基础上增加标量更新...
1997年,Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber共同提出了长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络结构,以解决循环神经网络(RNN)长期记忆能力不足的问题。然而最近,Hochreuter在《arXiv》上发表了一篇论文,提出了一种名为xLSTM(Extended LSTM)的新架构。