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Retentive Networks Meet Vision Transformers, 视觉RetNet

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RetNet:万众期待的 Transformers 杀手

动动发财的小手,点个赞吧! Transformer 已成为大语言模型上的架构,因为它有效地克服了循环神经网络 (RNN) 的顺序训练问题。然而,Transformer也并不完美,因为它们仅解决了所谓“impossible triangle”的两条臂。微软的 RetNet 声称位于这个“impossi ......
万众 Transformers 杀手 RetNet

Transformer取代者登场!微软、清华刚推出RetNet:成本低、速度快、性能强

前言 Transformer 的训练并行性是以低效推理为代价的:每一步的复杂度为 O (N) 且键值缓存受内存限制,让 Transformer 不适合部署。不断增长的序列长度会增加 GPU 内存消耗和延迟,并降低推理速度。研究者们一直在努力开发下一代架构,希望保留训练并行性和 Transformer ......
速度快 Transformer 成本 性能 速度
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