主要观点总结
本文介绍了差分 Transformer（Diff Transformer）这种新型Transformer架构，来自微软研究院和清华大学的研究人员提出的差分注意力机制（differential attention mechanism）解决了原生Transformer过度关注不相关上下文的问题，增强了上下文建模的能力。文章详细描述了差分Transformer的设计思路、差分注意力机制、实验评估等方面。
关键观点总结
关键观点1: 差分Transformer（Diff Transformer）是一种用于序列建模的基础模型架构，旨在改进原生Transformer的一些问题。
原生Transformer往往会过度关注不相关的上下文，而差分Transformer通过使用差分注意力机制来放大对答案范围的注意力并消除噪音，从而增强上下文建模的能力。
关键观点2: 差分注意力机制是差分Transformer的核心，通过一对softmax函数来消除注意力分数的噪声，鼓励模型重点关注关键信息。
该机制有些类似于电气工程中的降噪耳机和差分放大器，可以有效地提高模型的注意力质量。
关键观点3: 实验表明，差分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、上下文幻觉评估等方面均表现出优于常规Transformer的性能。
此外，差分Transformer还可以降低激活异常值，为低位量化提供新机会。
文章预览
机器之心报道 编辑：Panda Transformer 的强大实力已经在诸多大型语言模型（LLM）上得到了证明，但该架构远非完美，也有很多研究者致力于改进这一架构，比如机器之心曾报道过的 Reformer 和 Infini-Transformer 。 今天我们又将介绍另一种新型 Transformer 架构：Differential Transformer（差分 Transformer，简称 Diff Transformer）。该架构来自微软研究院和清华大学，有四位共一作者：Tianzhu Ye、Li Dong、Yuqing Xia、Yutao Sun。 论文标题：Differential Transformer 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.05258 在 Hacker News 及 Twitter 等社交网络上，该论文都反响热烈，有网友表示差分 Transformer 提出的改进简单又美丽，而带来的提升又非常显著。 甚至已有开发者做出了差分 Transformer 的轻量实现！ 差分 Transformer 的轻量实现，https://github.com/Jaykef/ai-algorithms/blob/main/DIFF_Transformer.ipynb 那么差分 Transfo
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