Transformer简化版发布，网友盛赞：年度论文

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原标题：简化版Transformer问世，备受网友瞩目

文章来源：机器之心

内容字数：8398字

内容摘要：机器之心报道，编辑部对大型模型进行优化。Transformer 架构被认为是近期深度学习领域许多成功案例的核心。构建深度Transformer架构的一种简便方法是堆叠多个相似的Transformer“块”，但每个“块”都相对复杂，由多个不同组件构成，需要特定排列组合以实现良好性能。自2017年Transformer架构问世以来，研究者们发布了许多衍生研究，但几乎没有对Transformer“块”进行改动。因此，一个问题浮出水面：标准Transformer块是否可以简化？在最近一篇论文中，来自ETH Zurich的研究者讨论了如何在不影响收敛特性和下游任务性能的情况下简化LLM所必需的标准Transformer块。他们基于信号传播理论和实验证据，发现可以去除一些部分，如残差连接、归一化层（LayerNorm）…

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