动态短卷积在实验中提升Transformer性能
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动态短卷积在实验中提升Transformer性能
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AI 综述
Oliver Sieberling等提出将动态短卷积作为改进Transformer的神经网络组件。在150M至2B参数语言模型实验中，加入动态短卷积的模型持续优于标准Transformer和加入静态短卷积的模型。
AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新
最新进展10月28日 12:00
动态短卷积提升 Transformer 性能报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine Learning动态短卷积提升 Transformer 性能
研究提出动态短卷积作为 Transformer 的新型神经网络组件，在 150M 至 2B 参数语言模型实验中持续优于标准 Transformer 和加入静态短卷积的模型。
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