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序列知识 #878:超越Transformer:我们学到的

本文总结了关于Transformer替代方案的系列文章,涵盖四大类模型:递归/线性递归模型、状态空间模型、文本扩散模型和液态/连续时间模型。同时宣布将推出关于知识蒸馏的新系列。

来源TheSequence作者: Jesus Rodriguez
序列知识 #878:超越Transformer:我们学到的
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工程师进阶

要点

  • 自注意力机制带来二次方复杂度,长序列计算和内存成本高昂。
  • 四种替代方向:递归模型(恒内存)、状态空间模型(线性缩放)、文本扩散(并行生成)、液态模型(连续时间动态)。
  • 没有替代方案能完全取代注意力机制,但未来大概率是混合架构。
  • 新系列将深入知识蒸馏,探讨如何将大型教师模型压缩为小型学生模型。

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