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谁将替代 Transformer？

 

重点标签 Transformer、非Transformer、AI模型、架构、效率

文章摘要

摘要：
本文探讨了Transformer架构在人工智能领域的主导地位及其面临的挑战。自2017年谷歌发表《Attention Is All You Need》以来，Transformer已成为NLP研究的标准范式，其处理局部和长程依赖关系的能力以及可并行化训练的特点使其取代了RNN和CNN。然而，Transformer的自注意力机制带来的二次复杂度问题导致计算成本高昂，引发了全球算力短缺。因此，许多非Transformer架构被提出，旨在改进Transformer的缺陷，如RWKV、Mega、Retnet、Hawk和Griffin等。这些架构试图结合RNN的优势和Transformer的性能，同时降低内存和计算需求。尽管非Transformer模型在某些方面超过了Transformer，但它们仍需证明自己在大规模模型上的性能和效率。目前，Transformer的垄断地位难以撼动，但科技发展的规律预示着未来可能出现新的架构。非Transformer研究需要继续证明自己的潜力，而Transformer也需要不断突破自身的限制。

重点内容：
– Transformer因其处理局部和长程依赖关系的能力以及可并行化训练的特点，成为NLP领域的黄金标准。
– Transformer的自注意力机制带来的二次复杂度问题导致计算成本高昂，尤其是在处理长输入序列或资源受限情况下。
– 非Transformer架构如RWKV、Mega、Retnet等试图通过改进RNN和引入稀疏注意力机制来降低内存和计算需求。
– 尽管非Transformer模型在某些方面超过了Transformer，但它们仍需证明自己在大规模模型上的性能和效率。
– Transformer的垄断地位难以撼动，但科技发展的规律预示着未来可能出现新的架构。

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原文作者: 极市平台