实验结果令人惊喜，MTA几乎以零错误率完成了任务，这充分展现了MTA在处理多信息检索任务时的实力，与传统注意力机制相比，有着跨越式的进步。 在语言建模实验中，研究团队训练了880M参数的模型，并与传统Transformer模型、差分Transformer（DIFF Transformer）做比较。

从技术层面看，Transformer依赖于 深度学习 与 自注意力机制 ，这种机制使模型能够在处理输入序列时，赋予每个令牌以不同的注意力权重。比如，处理句子 "AI在各个行业中广泛应用" 时，模型能够识别到“AI”和“行业”之间的关系，从而更好地捕捉语言的语义。 多头注意力 机制允许模型对多个视角进行平行关注，从而提高了处理复杂语句的能力。根据斯坦福大学的研究， ...

在当前人工智能领域，Transformer无疑是一个备受瞩目的明星，但在处理复杂任务时，它的表现却让人失望。近日，MetaFAIR团队的校友们提出了突破性的多token注意力机制（MTA），使得大型语言模型（LLM）的性能得到了显著提升，错误率几乎归零！ 转变背后的秘密在于注意力机制的重塑。传统的注意力机制就像在大海捞针，模型只能通过单个查询和键向量来定位关键信息，难以应对复杂的信息结构。而MTA ...

大语言模型（LLM）近年来在推荐系统和个性化问答中被广泛应用。为了追求更加个性化的用户体验，实现「千人千面」，将用户的历史点击序列融入LLM的输入中变得至关重要。最常见结合的方式是，将用户点击历史，利用特定的规则转化为自然语言文本，作为LLM的用户背 ...

上周五，腾讯宣布推出自研深度思考模型「混元 T1」正式版，这是一个能秒回、吐字快、擅长超长文处理的强推理模型。而之所以具备这些优势，很大程度上是因为腾讯采用了 Hybrid-Mamba-Transformer 融合架构。这一架构有效降低了传统 ...

Transformer可以让模型知道有一些token会对其它token造成更大影响，如此一来，LLM可以像人一样解析语言。 到了这一步，LLM可以生成计算机程序 ...