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Scalable-Softmax (SSMax)论文 – 改进Transformer注意力的可扩展函数

Scalable-Softmax (SSMax) 是一种针对Transformer模型中标准Softmax函数的改进方案,旨在解决注意力衰减问题。通过引入可学习的缩放参数,SSMax能够有效防止注意力分布在长上下文...

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AI交流(进群备注:)

Scalable-Softmax (SSMax) 是一种针对Transformer模型中标准Softmax函数的改进方案,旨在解决注意力衰减问题。通过引入可学习的缩放参数,SSMax能够有效防止注意力分布在长上下文场景下变得过于平坦,从而提升模型在长序列中关键信息检索的能力。该方案可与现有Transformer架构无缝集成,仅需最小代码改动即可实现。

Scalable-Softmax (SSMax)的特点:

  • 1. 防止注意力分布平坦化:通过动态缩放机制保持对关键信息的聚焦
  • 2. 增强长上下文处理能力:在文档摘要、长文本问答等场景表现优异
  • 3. 低侵入式集成:仅需替换标准Softmax公式,不改变模型基础架构
  • 4. 自适应学习参数:缩放系数s可随训练过程自动优化
  • 5. 计算高效:仅增加144个参数(12层×12头)

Scalable-Softmax (SSMax)的功能:

  • 1. 替换Transformer注意力层中的标准Softmax函数
  • 2. 长文档理解与摘要生成系统
  • 3. 对话系统中维持长程对话一致性
  • 4. 预训练语言模型的注意力机制优化
  • 5. 需要处理超过1024token序列的NLP任务

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