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大模型基础架构的变革:剖析Transformer的挑战者(中)

发布网友 发布时间:2024-10-02 00:04

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热心网友 时间:2024-10-06 09:34

在探讨可能替代Transformer的模型架构时,我们已介绍了RetNet、RWKV、Mamba等选项。本文将聚焦于UniRepLKNet、StripedHyena与PanGu-π,它们在不同的领域展现出了创新性与潜力。
四、UniRepLKNet(Universal Perception Large-Kernel ConvNet):

UniRepLKNet,由腾讯与香港中文大学联合发布,基于大核卷积神经网络(CNN)构建,旨在处理多种模态数据,如图像、音频与时序预测。UniRepLKNet提出四大设计原则,强调硬件感知并行算法的采用,实现跨模态的先进性能,并在大规模时序预测任务中展现出卓越表现。该架构通过大核卷积的独特优势,有效避免了传统卷积模型中深度与感受野之间的边际递减问题,实现了感受野、特征抽象与深度模型表示能力的平衡。

五、StripedHyena(这是一只会手术的斑鬣狗):

StripedHyena由TogetherAI发布,采用了一种独特的混合结构,结合门控卷积与注意力机制,形成Hyena运算符。其设计融合了多头、分组查询注意力与门控卷积,通过将卷积表示为状态空间模型(SSM)或截断滤波器,在Hyena块中实现常数内存解码。StripedHyena在训练、微调与生成长序列过程中展现出高效处理能力,尤其在短序列任务上超越了Llama-27B、Yi7B与RWKV14B等强大模型,具备处理长序列的能力,展现出高效的计算效率与内存使用。

六、PanGu-π:

PanGu-π是华为诺亚方舟实验室与北京大学等机构的研究成果,旨在解决Transformer特征坍塌问题与增强非线性表达能力。通过在前馈网络(FNN)与多头自注意力(MSA)模块中引入级数激活函数与增强型快捷连接,PanGu-π架构显著提升了模型的非线性与表达能力,同时保持了高效的计算效率。Panguiπ包括Panguiπ-7B与Panguiπ-1B两个版本,在大规模语料库训练后,展示了在通用语言处理任务上的卓越性能与效率优势。特别地,Panguiπ应用于金融与法律领域,形成了云山大模型,展现出在商业应用中的显著价值。

这些模型架构在不同的方面展现出了对Transformer的挑战与替代潜力,它们通过创新设计与优化,旨在提升模型处理复杂任务的能力与效率。未来,对这些模型的深入研究与应用,将为人工智能领域带来新的突破。
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