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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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