解决Transformer根本缺陷,CoPE论文爆火:所有大模型都能获得巨大改进

AIGC动态6个月前发布 almosthuman2014
1,033 0 0
解决Transformer根本缺陷,CoPE论文爆火:所有大模型都能获得巨大改进

 

文章摘要


【关 键 词】 Meta研究位置编码CoPE方法上下文处理语言模型

这篇文章介绍了Meta公司研究人员提出的一种新的位置编码方法,称为CoPE(Contextual Position Encoding),用于Transformer模型,旨在解决标准位置编码无法处理的计数和复制任务。

传统的位置编码基于token位置,而CoPE允许模型根据内容和上下文来选择性地编码位置。

实验结果表明,CoPE能更好地处理选择性复制、计数任务以及语言建模任务,特别是在处理分布外数据和高泛化能力方面表现出色。

该研究为大型语言模型提供了一种更高效和灵活的位置编码方式,拓展了其在自然语言处理领域的应用范围。

总的来说,该研究的主要贡献是提出了一种根据上下文进行位置编码的方法,为Transformer模型在自然语言处理领域带来了新的可能性。

“极客训练营”

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 3775字 | 16分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

© 版权声明
“绘蛙”

相关文章

暂无评论

暂无评论...