研究人员推出xLSTM神经网络AI架构 并行化处理Token

2024-11-15 12:25:09 admin

IT之家今日(5月13日)消息,研究研究人员Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年共同提出了长短期记忆(Long short-term memory,推出LSTM)神经网络结构,经网I架可用来解决循环神经网络(RNN)长期记忆能力不足的构并问题。

研究人员推出xLSTM神经网络AI架构 并行化处理Token

而最近Sepp Hochreiter在arXiv上发布论文,行化提出了一种名为 xLSTM(Extended LSTM)的处理新架构,号称可以解决LSTM长期以来“只能按照时序处理信息”的研究“最大痛点”,从而“迎战”目前广受欢迎的推出Transformer架构。

据悉,经网I架Sepp Hochreiter在新的构并xLSTM架构中采用了指数型门控循环网络,同时为神经网络结构引入了“sLSTM”和“mLSTM”两项记忆规则,行化从而允许相关神经网络结构能够有效地利用RAM,处理实现类Transformer“可同时对所有Token进行处理”的研究并行化操作。

研究人员推出xLSTM神经网络AI架构 并行化处理Token

团队使用了150亿个Token训练基于xLSTM及Transformer架构的推出两款模型进行测试,在评估后发现xLSTM表现最好,经网I架尤其在“语言能力”方面最为突出,据此研究人员认为xLSTM未来有望能够与Transformer进行“一战”。

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