DIFFERENTIAL TRANSFORMER

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

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

### 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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