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。