清華與微軟聯(lián)手打造Differential Transformer，讓AI的注意力更集中，精度飆升30%！

　　最近大語(yǔ)言模型(LLM)發(fā)展迅猛，其中Transformer模型功不可沒(méi)。Transformer的核心是注意力機(jī)制，它像一個(gè)信息過(guò)濾器，讓模型關(guān)注句子中最重要的部分。但即使是強(qiáng)大的Transformer，也會(huì)被無(wú)關(guān)信息干擾，就好比你在圖書(shū)館想找本書(shū)，結(jié)果被一堆無(wú)關(guān)的書(shū)淹沒(méi)，效率自然低下。

　　這種注意力機(jī)制產(chǎn)生的無(wú)關(guān)信息，在論文中被稱(chēng)為注意力噪音。想象一下，你想在文件中找一個(gè)關(guān)鍵信息，結(jié)果Transformer模型的注意力卻分散到各種無(wú)關(guān)的地方，就像一個(gè)近視眼，看不清重點(diǎn)。

　　為了解決這個(gè)問(wèn)題，這篇論文提出了Differential Transformer (DIFF Transformer)。這個(gè)名字很高級(jí)，但原理其實(shí)很簡(jiǎn)單，就像降噪耳機(jī)一樣，通過(guò)兩個(gè)信號(hào)的差異來(lái)消除噪音。

　　Differential Transformer 的核心是差分注意力機(jī)制。它把查詢(xún)和鍵向量分成兩組，分別計(jì)算兩個(gè)注意力圖，再將這兩個(gè)圖相減，得到最終的注意力分?jǐn)?shù)。這個(gè)過(guò)程就像用兩臺(tái)相機(jī)分別拍攝同一個(gè)物體，然后將兩張照片疊加，差異的地方就會(huì)凸顯出來(lái)。

　　通過(guò)這種方式，Differential Transformer 能夠有效地消除注意力噪音，讓模型更加專(zhuān)注于關(guān)鍵信息。就好比你戴上降噪耳機(jī)，周?chē)�的噪音消失了，你就能更清晰地�?tīng)到想要的聲音。

　　論文中進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，證明了Differential Transformer 的優(yōu)越性。首先，它在語(yǔ)言建模方面表現(xiàn)出色，只需要Transformer65% 的模型大小或訓(xùn)練數(shù)據(jù)，就能達(dá)到類(lèi)似的效果。

　　其次，Differential Transformer 在長(zhǎng)文本建模方面也更勝一籌，能夠有效地利用更長(zhǎng)的上下文信息。

　　更重要的是，Differential Transformer 在關(guān)鍵信息檢索、減少模型幻覺(jué)和上下文學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。

　　在關(guān)鍵信息檢索方面，Differential Transformer 就像一個(gè)精準(zhǔn)的搜索引擎，能夠在海量信息中準(zhǔn)確地找到你想要的內(nèi)容，即使是在信息極其復(fù)雜的場(chǎng)景下，也能保持高準(zhǔn)確率。

　　在減少模型幻覺(jué)方面，Differential Transformer 能夠有效地避免模型“胡說(shuō)八道”，生成更準(zhǔn)確、更可靠的文本摘要和問(wèn)答結(jié)果。

　　在上下文學(xué)習(xí)方面，Differential Transformer 更像是學(xué)霸，能夠快速地從少量樣本中學(xué)習(xí)新知識(shí)，而且學(xué)習(xí)效果也更加穩(wěn)定，不像Transformer那樣容易受到樣本順序的影響。

　　此外，Differential Transformer 還能有效地降低模型激活值中的異常值，這意味著它對(duì)模型量化更友好，可以實(shí)現(xiàn)更低比特的量化，從而提高模型的效率。

　　總而言之，Differential Transformer 通過(guò)差分注意力機(jī)制有效地解決了Transformer模型的注意力噪音問(wèn)題，并在多個(gè)方面取得了顯著的改進(jìn)。它為大語(yǔ)言模型的發(fā)展提供了新的思路，未來(lái)將會(huì)在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。