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科学空间:NLP、算法设计、实验、数学推理博客

本文更新于: 2024年6月21日

APP喵前言:一个专注于自然语言处理(NLP)、算法设计、实验和数学推理的资源博客。

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科学空间网站适合那些对 NLP、深度学习算法、数学建模和相关技术有兴趣的读者。它提供了深入的技术分析和讨论,可以帮助读者更好地理解这些复杂的概念。

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一些内容

  1. Softmax 函数及其替代品:文章讨论了 Softmax 函数在构建概率分布中的应用,以及它的一些局限性和可能的替代方案。Softmax 是一种在机器学习和深度学习中常用的函数,用于将实数向量转换为概率分布。
  2. HiPPO 矩阵:文章提到了 HiPPO(High-Order Polynomial Projection Orthogonalization)矩阵,这是一种用于逼近实时更新函数的方法,涉及到正交函数基和线性系统。
  3. MLA(Multi-head Latent Attention):讨论了 MLA 技术,这是对 GQA(Guided Attention)的改进,旨在提高效率并减少成本。MLA 是在 NLP 领域中用于提高模型性能的一种注意力机制。
  4. 注意力机制的演变:从 MHA(Multi-Head Attention)到 MQA(Multi-Query Attention)和 GQA,文章梳理了注意力机制的发展,并着重介绍了 MLA 的设计思路。

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