Grassmann流架构挑战显式自注意力
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Grassmann流架构挑战显式自注意力
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AI 综述
研究者 Chong Zhang 提出一种基于 Grassmann 流的免注意力架构，以局部低秩子空间的几何变形传递信息，替代显式自注意力。在 Wikitext-2 测试中，该模型规模为 1300万至1800万参数，验证困惑度与同规模 Transformer 相差约10%至15%。
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最新进展10月26日 07:52
Attention Is Not What You Need：基于 Grassmann 流的免注意力架构研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- Hacker NewsAttention Is Not What You Need：基于 Grassmann 流的免注意力架构研究
研究重新审视显式自注意力的必要性，提出基于 Grassmann 流的免注意力架构，通过局部低秩子空间的几何变形传播信息。在 Wikitext-2 上，13 to 18 million parameters 的模型验证困惑度与同规模 Transformer 相差约 10 to 15 percent。
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