清华微软最新力作 | 物理学革新Transformer，精度暴涨30%！

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作者 | 乔杨 好困  编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 Transformer 』 技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 导读   随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton，另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer，从注意力模块入手，实现了Transformer的核心能力提升。 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——Differ ………………………………