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原標題：清華微軟最新力作：用物理學革新Transformer注意力，「大海撈針」精度暴漲30%！
關鍵字：注意力,模型,報告,上下文,微軟
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊 好困
【新智元導讀】隨著諾貝爾物理學獎頒給了「機器學習之父」Geoffrey Hinton，另一個借鑒物理學概念的模型架構也橫空出世——微軟清華團隊的最新架構Differential Transformer，從注意力模塊入手，實現了Transformer的核心能力提升。隨著近些年來NLP領域研究的不斷深入，我們逐漸發現，Transformer架構現的幻覺問題，以及各種下游任務中的性能不足，都或多或少與注意力缺陷有關。
雖然上下文窗口可以擴展，但是Transformer還是無法真正關注到有價值的信息。
最近，微軟研究院和清華大學的研究人員共同提出了一種新的模型架構——Differential Transformer，不僅保留了原始Transformer中的可擴展性，也能讓模型更加關注上下文中與任務相關的關鍵信息。
實驗表明，注意力機制的改進，不僅顯著提升了檢索精度，還能緩解LLM的幻覺。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2410.05258
Transformer的困境眾所周知，Transformer的核心是注意力機制，采用softmax

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