Differential Transformer

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分类专栏： PaperReading 文章标签： 差分Transformer Diff Transformer 注意力机制 注意力噪音 上下文建模 幻觉缓解 大型语言模型 差分注意力机制
于 2025-01-11 00:48:42 首次发布
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Differential Transformer

差分Transformer

​Differential Transformer
​论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.05258

差分 Transformer 的轻量实现，https://github.com/Jaykef/ai-algorithms/blob/main/DIFF_Transformer.ipynb

摘要

Transformer倾向于过度分配注意力到无关的上下文。在本文中，我们引入了DIFF Transformer，它放大对相关上下文的关注同时消除噪声。具体来说，差分注意机制计算两个单独softmax 注意力图之间的差异作为注意分数。减法可以消除噪声，促进稀疏注意模式的出现。语言建模实验结果表明，在模型规模和训练令牌的各种设置下，DIFF Transformer 都优于Transformer。更有趣的是，它在实际应用中具有显著优势，例如长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解、

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DIFFERENTIAL TRANSFORMER
c_cpp_csharp的专栏
10-16 733
Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中，我们引入了DIFF Transformer，它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言，差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图之间的差值。减法消除了噪声，促进了稀疏注意力模式的出现。语言建模的实验结果表明，DIFF-Transformer在各种扩大模型大小和训练token的设置下都优于Transformer。
差分革命：清华微软携手，用物理智慧重塑Transformer“慧眼”
2401_85280582的博客
10-10 777
不同于传统Transformer，DIFF Transformer在softmax过程中引入了差分算子，通过计算两个softmax函数间的差异，有效降低了不相关信息的干扰，提升了信噪比。面对这一困境，DIFF Transformer应运而生，它携带着“差分注意力”机制，如同一台精密的差分放大器，消除注意力噪声，让模型更加聚焦于上下文中的关键信息。未来，随着更多跨学科研究的深入，AI将拥有更加敏锐的“慧眼”，在信息的海洋中，想象一下，在信息的汪洋大海中，寻找一根至关重要的“针”，难度无异于“大海捞针”。
Differential Transformer: 通过差分注意力机制提升大语言模型性能
deephub
12-15 6273
DIFF Transformer通过创新的差分注意力机制成功提升了模型性能，特别是在长文本理解、关键信息检索和模型鲁棒性等方面。虽然存在一些计算效率和内存使用的权衡，但考虑到显著的性能提升和更少的参数需求，这是一个非常有价值的改进。这项工作为大语言模型的架构设计提供了新的思路，也为后续研究指明了几个重要的优化方向。
这篇论文非常火！差分Transformer竟能消除注意力噪声，犹如降噪耳机
bugyinyin的博客
05-04 914
Transformer 的强大实力已经在诸多大型语言模型（LLM）上得到了证明，但该架构远非完美，也有很多研究者致力于改进这一架构，比如机器之心曾报道过的 Reformer 和 Infini-Transformer 今天我们又将介绍另一种新型 Transformer 架构：Differential Transformer（差分 Transformer，简称 Diff Transformer）。该架构来自微软研究院和清华大学，有四位共一作者：Tianzhu Ye、Li Dong、Yuqing Xia、Yut
[转载]用物理学革新Transformer注意力：「差分注意力」（differential attention）机制消除注意力噪声
wuling129的专栏
10-15 1664
随着近些年来NLP领域研究的不断深入，我们逐渐发现，Transformer架构中出现的幻觉问题，以及各种下游任务中的性能不足，都或多或少与注意力缺陷有关。虽然上下文窗口可以扩展，但是Transformer还是无法真正关注到有价值的信息。最近，微软研究院和清华大学的研究人员共同提出了一种新的模型架构——Differential Transformer，不仅保留了原始Transformer中的可扩展性，也能让模型更加关注上下文中与任务相关的关键信息。
TransFormer学习之基础知识：STN、SENet、CBAM、Self-Attention
超爱吃小蛋糕的66的博客
05-23 2128
TransFormer学习之基础知识：STN、SENet、CBAM、Self-Attention,对算法原理进行解析
如何通过 Differential Transformer 实现 AI 模型的“聪明”升级？
知道者
10-09 545
在 AI 领域，我们经常面临这样的问题：模型的性能是提升了，但计算资源和时间的消耗也大幅增加。这就像你购买了一辆豪车，性能极佳，但每公里的油耗让你心疼。这时，可能你会思考，有没有办法让 AI 模型保持高性能的同时，又能减少不必要的资源浪费？就是在这个背景下应运而生的。
【漫谈C语言和嵌入式009】探索LVDT：线性可变差动变压器的工作原理与应用
2403_83044722的博客
08-18 1683
LVDT作为一种高精度、高可靠性的位移传感器，在工业自动化、航空航天、土木工程、医疗设备等领域有着广泛应用。
提升大模型性能：Differential Transformer的差分注意力机制深度解析
2401_84204207的博客
12-16 1318
DIFF Transformer通过创新的差分注意力机制成功提升了模型性能，特别是在长文本理解、关键信息检索和模型鲁棒性等方面。虽然存在一些计算效率和内存使用的权衡，但考虑到显著的性能提升和更少的参数需求，这是一个非常有价值的改进。这项工作为大语言模型的架构设计提供了新的思路，也为后续研究指明了几个重要的优化方向。
【技术追踪】Differential Transformer（ICLR-2025）
风巽·剑染春水的博客
04-21 972
Transformer 倾向于过度分配注意力到无关的上下文。在这项工作中，本文引入了 DIFF Transformer，它放大了对相关上下文的注意力，同时消除了噪声。具体来说，差分注意力机制（differential attention mechanism）将注意力分数计算为两个独立的 softmax 注意力图之间的差。减法可以消除噪声，促进稀疏注意力模式的出现。
差分Transformer竟能消除注意力噪声
xxue345678的博客
10-15 1267
Transformer 的强大实力已经在诸多大型语言模型（LLM）上得到了证明，但该架构远非完美，也有很多研究者致力于改进这一架构，比如机器之心曾报道过的和。今天我们又将介绍另一种新型 Transformer 架构：Differential Transformer（差分 Transformer，简称 Diff Transformer）。该架构来自微软研究院和清华大学，有四位共一作者：Tianzhu Ye、Li Dong、Yuqing Xia、Yutao Sun。
用于变化检测的基于transformer的连体网络
m0_46599997的博客
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摘要 提出的方法在一个连体网络架构中统一了分层结构的transformer编码器和多层感知机（MLP）解码器，以有效地呈现多尺度长距离细节来得到精确变化检测。 1 介绍 变化检测(CD)旨在从在不同时间获取的一对配准图像中检测相关变化。变化的定义通常根据应用而变化。人造设施(如建筑物、车辆等)的变化。)、植被变化和环境变化(例如，极地冰盖融化、森林砍伐、灾害造成的损害)通常被视为相关变化。更好的CD模型是能够识别这些相关变化，同时避免由季节变化、建筑物阴影、大气变化和照明条件变化引起的复杂的不相关变化的模型
Transformer有可能替代CNN吗？未来有哪些研究方向？听听大家都怎么说
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来源：迈微AI研习社Transformer 有可能替代 CNN 吗？现在下结论还为时过早。Transformer 的跨界之旅，从 2020 延续到了 2021。2020 年 5 月，Fac...
C#类库封装：简化SDK调用实现多功能集成，构建地磅无人值守系统
最新发布
07-24
内容概要：本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口，实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别（支持臻识和海康摄像头）、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API，极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景，如身份证读取、人证核验、车牌识别等，并最终将这些功能整合到一起，形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群：具有一定C#编程经验的技术人员，尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目，特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API，可以大大缩短开发周期，降低维护成本，提高系统的稳定性和易用性。 其他说明：虽然封装后的API极大地简化了开发流程，但对于一些特殊的业务需求，仍然可能需要深入研究底层SDK。此外，在实际部署过程中，还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析：传感器与无传感器驱动详解
07-24
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具
07-24
内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
c语言通讯录管理系统源码.zip
07-24
C语言项目源码
基于MATLAB的电力与天然气市场出清及多方博弈行为分析
07-24
内容概要：本文探讨了利用MATLAB进行电力市场和天然气市场出清的研究，重点分析了多方博弈行为对能源价格和市场出清的影响。文中首先介绍了简单的电力市场出清问题，通过最小化成本来满足负荷需求，并展示了具体的MATLAB代码实现。接着讨论了发电厂之间的博弈行为，特别是如何通过纳什均衡求解来最大化各自的利润。对于天然气市场，文章提到了管网压力约束带来的复杂性以及如何通过半定松弛技巧将非凸优化问题转化为可处理的形式。最后，文章还涉及了电-气市场耦合情况下的价格传导效应，展示了如何使用符号计算工具箱进行交叉价格弹性的计算。 适合人群：对电力市场、天然气市场及能源经济学感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力和天然气市场运作机制的人群，尤其是那些希望通过数学建模和仿真手段研究市场动态变化的专业人士。目标是帮助读者掌握如何使用MATLAB进行复杂的市场出清模拟和博弈分析。 其他说明：文章不仅提供了理论背景介绍，还包括了大量的MATLAB代码实例，便于读者理解和实践。此外，文章强调了现实中市场出清问题的复杂性和多变性，鼓励读者结合实际情况灵活应用所学知识。
pde transformer
04-02
### PDE Transformer 的背景与实现 PDE Transformer 是一种基于变压器架构的方法，旨在解决偏微分方程 (Partial Differential Equation, PDE) 中的复杂模式识别和预测问题。这种方法通过结合注意力机制和数值计算技术来提高求解效率和精度。 #### 背景介绍 Transformer 架构最初被设计用于自然语言处理任务，在序列建模方面表现出卓越性能。近年来，研究者将其扩展到科学计算领域，特别是针对 PDE 的求解[^1]。PDE Transformer 利用了自注意力机制的强大能力，能够捕捉全局依赖关系并有效表示复杂的物理现象。 #### 实现方法概述 以下是 PDE Transformer 的主要组成部分及其功能： 1. **输入编码** 输入数据通常由网格化空间域上的离散点组成，这些点可以代表时间步长或空间位置。为了使模型更好地理解输入结构，常采用嵌入层将原始坐标映射至高维特征向量。 2. **多头注意力模块** 多头注意力允许网络关注不同区域之间的相互作用，这对于模拟扩散过程或其他动态行为至关重要。具体而言，查询(Query)、键(Key) 和值(Value) 向量经过线性变换后参与加权平均操作，从而生成新的上下文感知表征。 3. **前馈神经网络(FFN)** 在每个子层之后连接 FFNs 提供额外非线性转换机会，进一步增强表达力。标准做法是在两层全连接层之间加入 ReLU 激活函数。 4. **规范化与残差连接** 层归一化(Layer Normalization)有助于稳定训练过程；而跳跃链接(Skip Connection)则促进梯度流动，缓解深层网络可能遇到的退化难题。 5. **输出解码** 经过若干次迭代更新后的隐状态最终会被投影回目标维度，形成期望的结果形式——可能是未来时刻的状态分布或者边界条件下的响应曲线等。 下面给出一段简化版 Python 伪代码展示如何构建这样一个框架: ```python import torch.nn as nn class PDENet(nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_layers=6): super(PDENet, self).__init__() encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, src): output = self.transformer_encoder(src) return output ``` 此片段仅作为概念验证工具，并未考虑实际应用中的诸多细节调整需求。
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镰刀韭菜

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