主要观点总结
本文是关于一篇改进Transformer架构的论文的分析文章，作者为量子位公众号的ViT核心作者Lucas Beyer。文章介绍了DiffTransformer的相关内容，包括其解决Transformer模型信噪比问题的方法，以及对于该论文的评价和反馈。作者还对论文中的实验和细节进行了解读，并分享了自己对论文的看法和对未来研究的展望。
关键观点总结
关键观点1: 文章介绍了DiffTransformer的核心思想和方法。
DiffTransformer通过利用两个信号的差值来滤除共模噪声，解决Transformer模型信噪比低的问题。
关键观点2: 作者对论文的评价和反馈。
作者Beyer对这篇论文的核心创新表示认可，认为其非常simple和nice。他也对论文中的实验和细节进行了深入解读，并分享了自己对论文的看法和对未来研究的展望。
关键观点3: 作者对大佬的个人评价和背景介绍。
作者对Lucas Beyer的学术背景和成就进行了介绍，并对他对于新研究的敏锐观察和独到见解表示赞赏。
文章预览
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ViT核心作者 Lucas Beyer ，长文分析了一篇改进Transformer架构的论文，引起推荐围观。 他前不久从谷歌跳槽到OpenAI，这次是在飞机上阅读论文并写下了分析。 这篇论文被他简写为DiffTranformer，不过不是Sora底层架构的那个Diffusion Transformer，而是不久前来自微软的 Differencial Transforme r。 论文中介绍，整体思路类似 差分放大电路或降噪耳机 ，用两个信号的差值来滤除共模噪声，解决Transformer模型信噪比低的问题。 这篇论文发布时引起大量关注，但也面对一些质疑，在弹幕版alphaXiv上作者与读者进行了很多讨论。 Beyer起初也对这篇文章持保留态度，觉得“难道MHA中的 两个注意力头不能学习到这些吗？ ”。 但经过近期和同行的一些互动，觉得不应该轻易下定论，重新看了一遍论文后，他改变了看法 我的最初印象被团队
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