中国移动通信申请时空预测专利,实现对序列数据的时空预测
T为正整数;对所述第一序列数据进行编码,得到第一嵌入向量;对所述第一嵌入向量进行归一化,得到第二嵌入向量;将所述第二嵌入向量输入时空预测模型,通过所述时空预测模型输出所述第二嵌入向量的隐藏表示,所述时空预测模型用于对所述第二嵌入
Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer...
这意味着,对于本文的UT,在注意力值投影之前不使用分层矩阵,在σ-MoE层之前也不使用分层矩阵。相反,只有在紧跟着sigmoid或softmax激活函数的线性层(在这些非线性层之前产生关键的重归一化激活)之前,即注意力中的查询和关键投影、注意力层和前馈层上的专家选择以及最终分类层之前,才会使用layernorm。如图3...
英伟达nGPT重塑Transformer,AI训练速度暴增20倍!文本越长,加速越快
其中a和b是球面上的两个点,对应到nGPT上,a也就是隐藏层状态,b是经过注意力机制或MLP块后的状态,梯度就是g=a-b,B为可变矩阵。在拟牛顿方法中,B可以近似于逆黑塞矩阵,当B是一个对角线元素非负的对角矩阵时,αB就变成了一个向量,其元素对应于B的对角线元素乘以学习率α,也可以称之为特征学习率(eigen...
「产业互联网周报」零一万物发布图向量数据库,Zilliz与零一万物...
随后,一众媒体发稿称,笛卡尔的出现,让向量数据库排行榜的头号交椅“再次易主”,并且在部分数据集上,还拉大了跟其他向量数据库之间的差距:相比之前的SOTA,笛卡尔的成绩最高提升了286%。第三方的业界专家称,“单纯跑Benchmark,还有一个更为权威的榜,即big-ann,是NeurIPS官方比赛。去年底,Zilliz合作的高校在...
清华微软最新力作:用物理学革新Transformer注意力,「大海捞针...
如图3b所示,训练数据的缩放也遵循类似规律,且拟合曲线表明,使用160Btoken训练的DIFFTransformer达到了与使用251Btoken训练的Transformer相当的性能,但仅消耗了63.7%的训练数据。此外,在HellaSwag上的测试结果还可以发现,DiffTransformer对量化和位宽的稳健性显著高于Transformer。
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
本文首先简单回顾了『等效交互可解释性理论体系』(20篇CCF-A及ICLR论文),并在此基础上,严格推导并预测出神经网络在训练过程中其概念表征及其泛化性的动力学变化,即在某种程度上,我们可以解释在训练过程中神经网络在任意时间点的泛化性及其内在根因(www.e993.com)2024年10月26日。
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
如图4(a)所示,随着模型规模的增加,模型在维基百科问答、日期理解和单位转换等简单任务上表现为接近线性的关系,即规模越大,性能越强;能力涌现则如图4(b)所示,当模型规模比较小时,在非字面意义检测、重复复制逻辑、单词解谜等复杂任务上模型得分始终为0,当模型参数上升到100亿到1000亿个时,观察到模型突然有一定的准确...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
在一个典型的Transformer模型中,每个头会输出一个dmodel维的向量,然后把所有头的输出被拼接起来,形成一个更长的向量,这个向量随后会通过一个线性层的权重矩阵W_O实现的,它的维度是dmodel*dmodel,以将拼接后的向量重新投影回原来的维度。7B一共是16个头,以及每个头是256维,所以最后的结果经过化简近似于:...
3天把Llama训成Mamba,性能不降,推理更快!
在介绍Mamba2的时候我们讲过,线性RNN(或SSM)跟线性注意力是一回事。所以可以根据x,B,C与V,K,Q的对应关系直接复用注意力中的投影矩阵。额外的参数包括SSM需要的A矩阵和Δt(由x投影得到),这就完成了基本的参数初始化。之后就是SSM的运算过程,再通过投影和累加得到输出。
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
a,多模态学习的常规方法是组合不同的单模态架构,每个架构均针对一种特定的数据模态进行优化。b,相较之下,一体化的多模态架构考虑了每种数据模态特有的归纳偏置,并以端到端方式优化模型参数,从而实现表征层面上的数据融合。c,多模态图学习包含四个组件:实体识别、拓扑发现、信息传播和表征混合。这些组件被划分为两...