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 ...

2023年5月，Cohere迎来了一场更为豪华的2.7亿美元C轮融资。这轮融资由Inovia Capital领投，参投方阵容堪称顶级——包括英伟达、甲骨文、Salesforce、Index Ventures、DTCP、Mirae Asset等。

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。

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新智元报道  编辑：LRST【新智元导读】北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性模式，相比传统模型在多项任务中表现出色，同时降低了参数量和计算量，增强了对周期性特征的建模能力，应用潜力广泛。周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自 ...

它在所有公开可用的、参数少于20亿的模型中表现优异，并以平均准确率高出1.32%、缓存大小减少11.67倍、吞吐量提升3.49倍的成绩超越了Llama-3.2-3B。

其中最值得注意的一个故事是真正首次提出注意力机制的论文其实是 Dzmitry Bahdanau、Kyunghyun Cho 和 Yoshua Bengio 的《Neural Machine Translation by Jointly ...

Karpathy在推文中谈到，Bahdanau曾向他分享过自己发现注意力机制的经过，这一机制最初的灵感来源于人类的认知过程。在处理机器翻译任务时，Bahdanau团队设计了一种新方法，允许解码器在生成翻译时动态关注源句中的不同词汇，从而有效解决了编码 ...

在 DeepMind 工作期间，Beyer 似乎一直在密切关注 OpenAI 发布的研究成果以及该公司卷入的公共争议，他经常在 X 上向自己的 7 万多名粉丝发布相关信息。去年，当首席执行官 Sam Altman 被 OpenAI ...

现有的大模型几乎都是在Tranformer的基础上开发的，可以说Tranformer就是大模型的基石。这篇文章 […] ...

在科技日新月异的今天，人工智能领域再次迎来了重大突破。2024年中国生成式AI大会（上海站）于12月5日正式拉开帷幕，以“智能跃进 ...

AI用PatternBoost突破30年数学猜想。 【导读】30多年的数学猜想首次获得了进展！Meta等学者提出的PatternBoost，使用Transformer构造了一个反例，反驳了一个 ...