Open AI公布Sparse Transformer研究
4月24日消息,Open AI今日更新技术博客文章公布其研究结果Sparse Transformer,这是一种深度神经网络,可以预测序列中接下来的内容,包括文本、图像和声音。
该深度神经网络使用注意机制的算法,能从比以前时间长30倍的序列中提取模式。据悉,Transformer是强大的序列模型,但是需要时间和内存,且这些因素会随这序列长度增加而增加。
研究人员称,他们使用相同的架构来对原始字节中的图像,音频和文本进行建模,设置一个新的Enwik8,CIFAR-10和ImageNet-64的密度建模技术。生成了展示全局一致性和大多样性的无条件样本,并且表明原则上可以将自我关注用到长度为百万或更多的模型序列中。
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