主要观点总结
本文介绍了微软亚洲研究院和清华大学共同研发的差分Transformer（DIFF Transformer）模型。该模型通过差分注意力机制增强了对关键信息的关注，同时减少了噪声干扰。实验表明，DIFF Transformer在语言建模、可扩展性、长上下文评估、关键信息检索、上下文学习能力评估、上下文幻觉以及激活异常值分析等方面均优于传统Transformer模型。该团队通过消融实验证明了各个新设计的有效性。
关键观点总结
关键观点1: 差分Transformer（DIFF Transformer）模型提出
由微软亚洲研究院和清华大学共同研发；使用差分注意力机制关注关键信息并减少噪声干扰；对比实验证明了其在多个任务上的优越性。
关键观点2: 语言建模评估
差分Transformer语言模型表现优于之前的Transformer语言模型，在LM Eval Harness基准上的零样本结果表现突出。
关键观点3: 可扩展性比较
差分Transformer在模型规模和训练token数量方面的可扩展性优于常规Transformer。
关键观点4: 关键信息检索
差分Transformer在关键信息检索任务中表现出更高的准确性，尤其当需要检索的信息量较大时。
关键观点5: 上下文学习能力评估
差分Transformer在多样本分类和上下文学习的稳健性方面均优于常规Transformer。
关键观点6: 激活异常值分析
差分Transformer能够降低激活异常值的幅度，为低位量化提供了新机会。
文章预览
（本文阅读时间：12分钟） 编者按：Transformer 模型对大语言模型以及人工智能发展所带来的革命性意义不言而喻。近期，微软亚洲研究院提出了一种全新的 Transformer 架构 DIFF Transformer（差分 Transformer）。通过差分注意力机制，DIFF Transformer 能够增强对关键信息的关注，同时减少对噪声的干扰，从而在多项语言任务中取得了显著优于 Transformer 模型的性能提升。 DIFF Transformer 与此前微软亚洲研究院发布的 BitNet（b1.58） 、 Q-Sparse 和 YOCO 等工作，正交且互补。研究员们致力于从基础研究角度为大语言模型的发展带来变革，为大语言模型的理论研究以及未来的实际应用带来更多新的可能性。 本文转载自公众号“机器之心”，原文标题《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》。 Transformer 的强大实力已经在诸多大语言模型（LLM
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