然而，随着Transformer模型的普及，也不可避免地出现了一些社会反思和潜在问题。在文本生成和创作领域，AI作品的著作权归属、原创性辨别等问题日益突出。毋庸置疑，Transformer模型带来了便捷、高效的创作工具，但也对内容创作的本质提出了挑战 ...

在人工智能技术不断发展的今天，尤其是大型语言模型（LLM）的广泛应用，组合关系推理（Compositional Relational Reasoning, ...

另外呢，Transformer还能对信息进行并行处理，如果有一大段话的话，它可能会分为多个部分并行阅读，而不是按顺序从头读到尾，这样能够加速模型训练。 Transformer在自然语言处理方面是非常成功的。在Transformer模型的帮助下，ChatGPT之类的聊天应用才能够更好地理解我们所说的话，生成对应的回答。

大模型开源，还要把推理相关的代码公布出来。有推理代码、有权重文件，别人就能用了。大模型推理过程很简单，从程序代码行数就能看出来。Deepseek ...

Transformer模型，自2017年由Vaswani等人提出以来，在自然语言处理（NLP）领域引发了革命性的变革。这一模型的核心在于其独特的自注意力机制和多头注意力机制，以及由编码器和解码器构成的精妙架构。模型结构图示如下： Transformer模型结构 Transformer模型的核心 ...

IT之家 1 月 20 日消息，谷歌研究院发文，公布了“Titans”系列模型架构，相应模型架构最大的特点是采用“仿生设计”，结合了短期记忆、长期记忆和注意力机制，支持超过 200 万个 Token 的上下文长度，目前相关论文已发布在 arXiv 上（点此访问），谷歌计划未来将 Titans 相关技术开源。目前业界流行的 Transformer ...

这项研究首次明确指出了 LLMs 在组合关系推理任务中的核心缺陷，并通过实验揭示了模型内部的关键推理机制。这不仅加深了我们对 LLMs 工作原理的理解，也为模型改进提供了启发和洞见。例如： ...

继公布全模态模型家族后，时隔5个月，MiniMax再亮相两大模型，且模型权重完全开源。而且与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet性能平起平坐，尤其在上下文窗口方面表现出色，处理能力甚至达到其他顶尖模型的 20 - 32倍。

SANA 1.5是一种高效可扩展的线性扩散Transformer，针对文本生成图像任务进行了三项创新：高效的模型增长策略、深度剪枝和推理时扩展策略。这些创新不仅大幅降低了训练和推理成本，还在生成质量上达到了最先进的水平。

2024 年 3 月， Databricks推出了 DBRX，这是一款拥有 1320 亿个参数的开源 LLM。它采用细粒度的 MoE 架构，每个输入激活 16 位专家中的 4 位，拥有 360 亿个活动参数。该公司声称，该模型的表现优于 GPT-3.5 和 Gemini 1.5 Pro 等闭源模型。

更重要的是，这两款全新模型扩展了新型Lightning Attention架构，突破了传统Transformer架构，同时也是线性注意力机制的首次大规模实现。 什么概念？

IT之家 2 月 8 日消息，继联想“小天”后，IT之家从七彩虹官方获悉，七彩虹科技升级全新“虹光 AI”智能模型助手，正式引入满血版 DeepSeek R1 模型。 其基于 Transformer 架构，采用了 MLA 和 Deep Seek ...