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Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相關的LLM架構之間的聯(lián)系

通過探索看似不相關的大語言模型(LLM)架構之間的潛在聯(lián)系，我們可能為促進不同模型間的思想交流和提高整體效率開辟新的途徑。盡管Mamba等線性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和狀態(tài)空間模型(SSM)近來備受關注，Transformer架構仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發(fā)生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構展現(xiàn)出了巨大的潛力。這些模型在時間和內存效率方面明顯優(yōu)于Transformer，同時在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著下降。近期研究揭示了不同架構選擇之間的深層聯(lián)系，包括T
關鍵字： Transformer RNN SSM 模型

先說DNN，從結構上來說他和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡）沒什么區(qū)別，但是神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展時遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經(jīng)元不能表示異或運算，科學家通過增加網(wǎng)絡層數(shù)，增加隱藏層可以表達。并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)直接決定了它對現(xiàn)實的表達能力。但是隨著層數(shù)的增加會出現(xiàn)局部函數(shù)越來越容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，用數(shù)據(jù)訓練深層網(wǎng)絡有時候還不如淺層網(wǎng)絡，并會出現(xiàn)梯度消失的問題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)，在BP反向傳播梯度時，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達到調節(jié)參數(shù)
關鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 CNN RNN

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關鍵字： TTS STT AIoT CNN RNN GAN

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