DIFFERENTIAL TRANSFORMER

最新推荐文章于 2025-04-30 11:32:51 发布
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分类专栏： LLM Daily 文章标签： 深度学习 人工智能 transformer
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/142982315

本文是LLM系列文章，针对《DIFFERENTIAL TRANSFORMER》的翻译。

差分Transformer

摘要

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。更有趣的是，它在实际应用中具有显著的优势，如长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解、上下文学习和减少激活异常值。通过减少无关上下文的干扰，DIFF Transformer可以减轻问答和文本摘要中的幻觉。对于上下文学习，DIFF Transformer不仅提高了准确性，而且对顺序置换更具鲁棒性，这被认为是一个长期的鲁棒性问题。结果表明，DIFF Transformer是一种高效且有前景的架构，可以推进大型语言模型。

1 引言

2 差分Transformer

3 实验

4 结论

在这项工作中，我们引入了差分Transformer（也称为DIFF Transformer），它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。语言建模的实验结果表明，DIFF Transformer在缩放特性、长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解、上

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Differential Transformer
小哲的博客
01-11 161
在这项工作中，引入了DIFF Transformer，它可以增强对相关上下文的注意力，同时消除噪音。语言建模的实验结果表明，DIFF Transformer 在缩放特性、长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解、上下文学习和激活异常值减少等方面优于 Transformer。结果强调了减少注意力噪音的重要性。此外，差分注意力机制可以通过 FlashAttention 轻松实现。研究结果将 DIFF Transformer 定位为大型语言模型的独特且有前途的基础架构。
如何通过 Differential Transformer 实现 AI 模型的“聪明”升级？
知道者
10-09 544
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。
[Base]DIFFERENTIAL TRANSFORMER
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
11-11 438
该论文介绍了差分Transformer（Differential Transformer），一种旨在解决传统Transformer在处理上下文时容易分配过多注意力于无关内容的问题。差分Transformer通过引入差分注意力机制，计算两个独立的softmax注意力图之间的差值，以消除注意力噪声，并促进稀疏的注意力模式生成。实验结果表明，差分Transformer在语言建模和下游任务中的表现优于传统Transformer，尤其在长上下文建模、关键信息检索、减少幻觉生成和上下文学习的鲁棒性方面表现突出。
ICLR 2025 | 差分注意力机制爆火！DIFF Transformer击穿长文本建模天花板
最新发布
Paper weekly
04-30 222
在语言建模任务中，DIFF Transformer 在模型大小、训练 token 数量等方面展现出了卓越的可扩展性，仅需约 65% 的模型规模或训练 token 数量即可达到与传统 Transformer 相当的性能，大幅提升了语言模型通用表现。如图 11 所示，在 8 个数据集上，DIFF Transformer 相较 Transformer 均有不同程度的提升，平均准确率提升了 7.5%，这表明差分注意力机制更强大的上下文建模能力在推理任务中也至关重要。
【技术追踪】Differential Transformer（ICLR-2025）
风巽·剑染春水的博客
04-21 967
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。
清华与微软联手打造Differential Transformer，让 AI 的注意力更集中，精度飙升30%！
weixin_41446370的博客
10-13 836
想象一下，你想在文件中找一个关键信息，结果Transformer模型的注意力却分散到各种无关的地方，就像一个近视眼，看不清重点。在关键信息检索方面，Differential Transformer 就像一个精准的搜索引擎，能够在海量信息中准确地找到你想要的内容，即使是在信息极其复杂的场景下，也能保持高准确率。此外，Differential Transformer 还能有效地降低模型激活值中的异常值，这意味着它对模型量化更友好，可以实现更低比特的量化，从而提高模型的效率。
Differential Transformer 架构解析
qq_52635735的博客
02-25 2030
Diff Transformer在XSum、CNN/DM等数据集上的幻觉率降低。
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”。
【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 1680
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。
Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景
qq_28704101的博客
01-08 1062
随着技术的不断发展，Diffusion Transformer和Differential Transformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。Diffusion Transformer（扩散Transformer）结合了扩散模型和Transformer架构的优势，用于生成高质量数据。Differential Transformer（差分Transformer）通过引入差分注意力机制改进了传统Transformer的注意力机制。
Diffusion Transformers (DiTs)
weixin_41113437的博客
07-27 267
本文探索了一类新的基于 Transformer 的扩散模型 Diffusion Transformers (DiTs)。本文训练 latent diffusion models 时，使用 Transformer 架构替换常用的 UNet 架构，且 Transformer 作用于 latent patches 上。本文探索了...
Differential Transformer: 通过差分注意力机制提升大语言模型性能
deephub
12-15 6271
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。
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。
[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 1659
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。
传神论文中心｜第28期人工智能领域论文推荐
OpenCSG的博客
10-17 768
尤其是在张量处理硬件中的应用，L-Mul 操作大幅降低了能耗，在逐元素张量乘法和点积计算中分别减少了 95% 和 80% 的能耗，极具应用前景，为高效计算硬件设计带来了全新的方向。即使是表现最好的智能体，在独立任务完成率和借助专家知识后的表现仍存在明显不足，为进一步提升智能体在科学任务中的能力提供了关键指引，展示了未来研究的巨大潜力。凭借对 47,000 多种工具的实验结果，ToolGen 展现了其在工具检索和自主任务执行中的卓越表现，为增强语言模型的工具使用能力提供了新的思路和实践。
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
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。
【论文速看】DL最新进展20241012-Transformer、图像修复
qq_40734883的博客
10-12 981
【论文速看】DL最新进展20241012-Transformer、图像修复
大模型日报｜16 篇必读的大模型论文
AMiner2006的博客
10-09 2418
大模型日报｜16 篇必读的大模型论文
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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