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重庆房地产第三方神秘客暗访导致了通盘token之间的相似性更强

发布日期:2024-01-16 09:43    点击次数:67

华为盘古系列重庆房地产第三方神秘客暗访,带来架构层面上新!

量子位获悉,华为诺亚方舟试验室等调处推出新式大讲话模子架构:盘古-π。

它通过增强非线性,在传统Transformer架构上作念出矫正,由此不错显赫裁减特征塌陷问题。

带来的平直成果等于模子输出抒发能力更强。

在使用换取数据巡逻的情况下,盘古-π(7B)在多任务上超过LLaMA 2等同范围大模子,并能竣事10%的推理加快。

在1B范围上可达SOTA。

同期还基于这一架构真金不怕火出了一个金融法律大模子“云山”。

该责任由AI大牛陶大程领衔。

具体若何竣事?通盘来看。

专揽非线性措置特征塌陷

当今常见大模子基本皆罗致Transformer架构,比如GPT、LLaMA等。

它的中枢组成包括多头自忽闪光机制(MSA)和前馈收集(FFN)。

MSA的主邀功能是盘算输入序列中每个token和其他通盘token之间的关联性,通过学习输入序列中的依赖相干,不错增强对讲话的结实能力。FFN主要对输入进行非线性调换,增强模子抒发能力,使其不错靠拢更复杂的函数。

不外,华为诺亚方舟试验室发现,特征崩溃(feature collapse)会影响Transformer架构的阐扬,裁减其抒发能力,使模子难以差异不同输入。

以LLaMA为例,在更深层的神经收集上,特征品级显赫裁减,导致了通盘token之间的相似性更强。

从机制上来看,自忽闪光模块不错看作念在澈底图上进行信息团员,一语气堆叠多层忽闪光就像一语气多层图卷积一样,会产生过度特征平滑效应。

另一方面,神秘顾客介绍多层感知器(MLP)中的激活函数提供的非线性还不够,禁锢特征崩溃的作用有限。

由此,团队念念要栽种模子的非线性抒发能力,幸免特征崩溃,进而建议了本次责任盘古-π。

如下是盘古-π的结构暗示:

在FFN中加入串联激活函数,在MSA中集成一种增强快捷调处(Aug-S),不错更灵验地在Transformer架构中引入更多非线性。

使用了增强快捷调处(Aug-S)的MSA,能将每个token的特征调换为不同泄漏花式。

基于这一新架构,通过大范围巡逻和微调,筹商团队缔造了一个盘古-π基础模子。

试验为止暴露,该模子在多任务中阐扬超过其他同范围模子(分别测试了7B和1B范围)。

并且盘古-π-7B不错达到约10%的推理加快。

同期团队还以此为基础缔造了一个金融法律规模大模子“云山”,它雷同在多个benchmark中收成超过其他模子。

通信作家为陶大程

值得温情的是,本项筹商的团队声势也相配亮眼。

通信作家为陶大程。

他是欧洲科学院外籍院士、澳大利亚科学院院士。本科就读于中科大,说是毕业于港中语MMLab、师从汤晓鸥。

2007年从英国博士毕业后,先后在中国香港理工大学、新加坡南洋理工大学,澳大利亚悉尼科技大学、悉尼大学任教。当今是清华大学智能产业筹商院AIR团队超卓拜谒熏陶。

与此同期,他还先后加盟过优必选、京东,曾是京东最高等别AI科学家、担任京东探索筹商院院长。

一算作王云鹤。

他是2012试验室诺亚方舟试验室高等筹商员,现任华为算法应用部部长。

王云鹤在华为阐扬高效AI算法的更正研发以及在华为业务中的应用。他和团队缔造了高效AI算法,其生息应用在中国天眼FAST不雅测责任中,协助中科院国度天文台行家找到了数百个新的快速射电暴样本。



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