论文05:56
LDM:用递归最小二乘做跨层记忆检索,困惑度优于 mHC 与 AttnResLDM 把跨层信息传递改成可检索的线性记忆,400M 与 1.5B 规模困惑度都低于 mHC 和 AttnRes。
LDM 把跨层信息传递改成可检索的线性记忆,400M 与 1.5B 规模困惑度都低于 mHC 和 AttnRes。
用微分几何重新理解Transformer,给出了注意力机制是薛定谔桥、SGD是违反细致平衡的伊藤扩散等新视角,并有大模型实测验证。
做扩散语言模型或高效 Transformer 架构的开发者值得关注——LoopMDM 用简单循环层技巧同时省训练算力、提推理性能,直接可复现。