语言建模相关 AI 资讯 · AI 热点

7月2日

11:04

11:04

官方账号arXiv cs.AI@Giovanni Monea, Nathan Godey, Kianté Brantley, Yoav Artzi

该论文提出状态-预测分离假设，认为Transformer中预测下一个token与存储有用状态可被分离。作者设计双流Transformer变体，将两个功能分配到不同计算流。在多个规模下的预训练实验中，该方法在数据和计算效率上持续优于标准Transformer，验证损失更低，下游任务平均提升2-3个百分点。额外实证分析排除了潜在混淆因素，揭示了设计带来的梯度差异。

论文 Transformer 状态-预测分离语言建模双流架构预训练

推荐理由：这篇论文把Transformer的预测和记忆分开了，实验证明效果更好，下游任务平均提了2-3个点，搞LLM架构的值得细看。

5月12日

19:10

19:10

官方账号arXiv cs.AI@Keya Hu, Linlu Qiu, Yiyang Lu, Hanhong Zhao, Tianhong Li, Yoon Kim, Jacob Andreas, Kaiming He

研究者提出ELF（Embedded Language Flows）模型，将连续流匹配应用于语言建模。与现有主要在离散词元上操作的扩散语言模型不同，ELF在连续嵌入空间中运行，仅在最后一步通过共享权重网络映射为离散词元。该方法可简单适配图像扩散领域的成熟技术（如无分类器引导）。实验显示，ELF在生成质量和采样步数上均显著优于当前领先的离散和连续扩散语言模型，为高效连续语言模型提供了新方向。

论文流匹配扩散模型语言建模连续嵌入 ELF

推荐理由：ELF展示了连续扩散模型在语言建模中的有效性，简化了技术迁移路径，可能降低语言生成模型的设计复杂度。其较少的采样步数有利于实际应用效率，值得关注。