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AI前沿:深度学习的奥秘与带遗忘门的注意力机制

爱可可爱生活 • 8 月前 • 123 次点击  

本期播客精华汇总

  • Deep Learning is Not So Mysterious or Different:深度学习的泛化能力并非神秘,用“软性归纳偏置”就能解释,其独特优势在于表示学习。

  • How Do Language Models Track State?:语言模型通过关联算法和奇偶关联算法追踪状态,展示了内部机制的多样性。

  • Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate:遗忘Transformer用遗忘门提升了长文本建模能力,还简化了设计。

  • Adapting Decoder-Based Language Models for Diverse Encoder Downstream Tasks:解码器模型适配编码器任务,证明了其多才多艺。

  • How to Steer LLM Latents for Hallucination Detection?:TSV通过操控潜空间高效检测幻觉,少量数据也能大放异彩。

完整推介:https://mp.weixin.qq.com/s/hSr8tyi0T4cPOx5Y5PgwOg

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