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NVIDIA AI、Deltaルールにおける消去と書き込みを分離する線形注意機構「Gated DeltaNet-2」を公開

NVIDIAのGated DeltaNet-2は、線形注意機構においてメモリ更新時の消去と書き込みをチャネル単位のゲートに分離したモデルです。1.3Bパラメータ、100B FineWeb-Eduトークンでトレーニングされ、言語モデリング、常識推論、長文脈検索でMamba-2、Gated DeltaNet、KDA、Mamba-3を上回り、特にRULERベンチマークで大きな向上を示しました。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
NVIDIA AI、Deltaルールにおける消去と書き込みを分離する線形注意機構「Gated DeltaNet-2」を公開
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  • Gated DeltaNet-2はスカラーゲートをチャネル単位の消去ゲート(キー軸)と書き込みゲート(値軸)に分解し、古いコンテンツの消去と新しいコンテンツの書き込みを独立して制御します。
  • 1.3Bパラメータ、100B FineWeb-Eduトークンでトレーニングされ、ベースラインと比較してベンチマーク全体で最高の平均性能を達成。
  • RULER長文脈検索タスクで顕著な改善:S-NIAH-3(2K)は63.2(KDA)から89.8、MK-NIAH-1(4K)は28.0から37.8に向上。

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