文章 2025-01-23 来自:开发者社区

记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法

大语言模型(LLM)通过其参数储存了大量信息,这些信息主要以密集层中线性矩阵变换的权重形式存在。然而,参数规模的扩大必然导致计算成本和能源消耗的显著增加。 这种参数存储方式是否可以通过更高效的键值查找机制来优化? 尽管此前已有多项相关研究,但在当前 AI 架构规模下的实践尚属首次。 Meta 研究团队通过开发记忆层技术,成功实现了对现有大语言模型的性能提升。该技术通过替换一个或多个 Transf....

记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

什么是 Transformer 架构?它在 LLM 中如何使用?

Transformer 架构是一种用于自然语言处理(NLP)和深度学习任务的模型架构,自2017年由 Vaswani 等人首次提出以来,它已成为现代语言模型的基石。本文将详细介绍 Transformer 架构的基本概念、工作原理,以及它在大型语言模型(LLM)中的应用。 一、Transformer 架构简介 Transformer 架构由 Vaswani 等人在论文《Attention ...

什么是 Transformer 架构?它在 LLM 中如何使用?

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