Griffin 架构：混合 Gated Linear Recurrences 与 Local Attention 的高效语言模型设计 大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的语言模型架构——Griffin。它巧妙地融合了 Gated Linear Recurrences (GLR) 和 Local Attention 机制，旨在实现效率与性能之间的最佳平衡。我们将从动机、原理、实现细节，以及一些实验结果等方面，详细剖析 Griffin 架构。 动机：Transformer 的局限性与替代方案的需求 Transformer 模型及其变体，如 BERT、GPT 系列等，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。然而，Transformer 架构也存在一些固有的局限性，尤其是在长序列建模方面： 计算复杂度高： Transformer 的自注意力机制的计算复杂度为 O(n^2)，其中 n 是序列长度。这使得处理长序列时，计算成本呈平方级增长，限制了模型的应用场景。 内存需求大： 自注意力机制需要存储所有 token 之间的 attention scores，这导致内存消耗随着序列长度的增加而迅速增长。 …
继续阅读“Griffin架构：混合Gated Linear Recurrences与Local Attention的高效语言模型设计”