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大模型最强架构TTT问世!斯坦福UCSD等5年磨一剑, 一夜推翻Transformer

新智元  · 公众号  · AI  · 2024-07-09 12:50

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   新智元报道   编辑:编辑部 【新智元导读】 超越Transformer和Mamba的新架构,刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法,直接替代了注意力机制,语言模型方法从此或将彻底改变。 一觉醒来,超越Transformer和Mamba的新架构诞生了? 斯坦福、UCSD、UC伯克利和Meta的研究人员提出了一种全新架构,用机器学习模型取代RNN的隐藏状态。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.04620 这个模型通过对输入token进行梯度下降来压缩上下文,这种方法被称为「测试时间训练层(Test-Time-Training layers,TTT)」。 TTT层直接替代了注意力机制,解锁了具有表现力记忆的线性复杂度架构,使我们能够在上下文中训练包含数百万(未来可能是数十亿)个token的LLM。 作者相信,这个研究了一年多的项目,将从根本上改变我们的语言模型方法。 而结果证明,TTT-Linear和TTT-MLP直 ………………………………

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