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Transformer來了:一篇新的論文轟動網絡,它為什么這么厲害?

AIGC動態1年前 (2024)發布 AI范兒
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Transformer殺手來了:一篇新的論文轟動網絡,它為什么這么厲害?

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原標題:Transformer來了:一篇新的論文轟動網絡,它為什么這么厲害?
關鍵字:模型,序列,技術,自然語言,領域
文章來源:AI范兒
內容字數:4162字

內容摘要:


點擊上方藍字關注我們在人工智能的世界里,每一次技術的飛躍都讓我們離真正的智能更近一步。最近,LSTM(長短期記憶網絡)的發明者們發布了一篇新論文,介紹了他們的最新成果——xLSTM。這個新模型在技術界引起了巨大轟動,因為它有望與目前自然語言處理領域的領頭羊——GPT模型系列一決高下。
xLSTM:LSTM的進化版
LSTM是一種特別厲害的人工智能模型,它在處理數據序列時表現出色,尤其是那些需要記住很久以前信息的任務。LSTM的發明者們現在推出了xLSTM,這個新模型不僅繼承了LSTM的優點,還在設計上進行了大膽的創新,目標是探索序列學習的界。
在深入了解xLSTM之前,讓我們先回顧一下90年代的情況。那時,一種叫做循環神經網絡(RNNs)的技術正面臨一個難題——梯度消失問題,這嚴重限制了它處理長數據序列的能力。為了解決這個問題,Jürgen Schmidhuber和他的學生Sepp Hochreiter在1997年提出了LSTM模型,它通過一些巧妙的設計,讓信息能夠在時間序列中有效傳遞,大大提升了模型的記憶能力。
LSTM的問世不僅在理論上是一大步,而且在實際應用中也產生了性的


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