最后，我们得聊聊LN和Transformer之间的默契配合。LayerNorm和Transformer就像是一对默契的搭档，它们一起在NLP的世界里大展拳脚。LN的独立性和灵活性与Transformer的自注意力机制相得益彰，使得模型能够更好地处理序 ...

最早取得的重大进展的是 神经网络 。1943年，数学家 沃伦·麦卡洛克 受到人脑神经元功能的启发，首次提出“神经网络”这一概念。神经网络甚至比“人工智能”这个术语早了大约12年。每一层的神经元网络都以特定的方式组织，其中 ...

新智元报道  编辑：LRS【新智元导读】Transformer模型自2017年问世以来，已成为AI领域的核心技术，尤其在自然语言处理中占据主导地位。然而，关于其核心机制“注意力”的起源，学界存在争议，一些学者如Jürgen ...

在人工智能领域，Transformer作为一种革命性的技术架构，成为了大型语言模型（LLM）和各种语言处理应用的核心。自2017年被提出以来，Transformer不仅提升了自然语言处理（NLP）领域的创新性，还推动了智能写作、智能营销、智能对话等多 ...

Large language models represent text using tokens, each of which is a few characters. Short words are represented by a single ...

不是RNN的锅。 与Transformer相比，RNN模型的一大优势是应对长序列的能力。 比如Mamba，内部状态大小始终保持不变，计算随序列长度线性增长 ...

一作Dzmitry Bahdanau，当时是Bengio实验室的一位实习生，在实习只剩5周时灵光一现提出了一个简化方案，相当于实现了对角注意力。

在当今AI领域，Transformer模型自2017年问世以来，成为了自然语言处理的核心技术，炙手可热。然而，对于“注意力”机制的起源，学术界内部却有着不小的争议。Jürgen Schmidhuber，LSTM的创始人，近日在社交媒体上公开表示自己才是真正的“注意力之父”，宣称早在1991年他的研究就已经涵盖了这一概念，且相关理论领先于如今被广泛应用的Transformer技术，令人不禁对这位AI ...

In the fast-moving AI industry, there’s been an interesting development: Singapore-based startup Sapient Intelligence has ...