Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/rizzearch/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
rizzearch | Telegram Webview: rizzearch/260 -
Telegram Group & Telegram Channel
Дайджест по всем махинациям с аттеншном в трансформере

1. In-Context Language Learning: Architectures and Algorithms - механизм внимания точнее всех моделирует индуктивные (и н-грамм) головы, оттого и присутствует in-context phenomenon (интересно в тему и это прочитать)

2. The Hedgehog & the Porcupine: Expressive Linear Attentions with Softmax Mimicry - дистиллируем классический аттеншн в линейный наиболее прямым образом, получаем профит

3. Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models - не отвергаем базу, а выстраиваем от нее результаты лучше

4. Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention - интересная и практичная попытка снять ограничения длины контекста (надеюсь что работает)

5. Think before you speak: Training Language Models With Pause Tokens - ллмкам на загадку жака фреско тоже требуются размышления

6. Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks - сливаем “ненужный аттеншн” в фиктивные токены и радуемся результатам

7. Contextual Position Encoding: Learning to Count What's Important - заставляем позиционное кодирование зависеть от близости запросов и ключей, получем прямую связь позиции с контекстом

8. TransformerFAM: Feedback attention is working memory - привносим в аттеншн понятие рабочей памяти на том же уровне глубины модели (и пытаемся так аппроксимировать хидден стейт рнн)

Feel free to enjoy the papers with us!



group-telegram.com/rizzearch/260
Create:
Last Update:

Дайджест по всем махинациям с аттеншном в трансформере

1. In-Context Language Learning: Architectures and Algorithms - механизм внимания точнее всех моделирует индуктивные (и н-грамм) головы, оттого и присутствует in-context phenomenon (интересно в тему и это прочитать)

2. The Hedgehog & the Porcupine: Expressive Linear Attentions with Softmax Mimicry - дистиллируем классический аттеншн в линейный наиболее прямым образом, получаем профит

3. Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models - не отвергаем базу, а выстраиваем от нее результаты лучше

4. Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention - интересная и практичная попытка снять ограничения длины контекста (надеюсь что работает)

5. Think before you speak: Training Language Models With Pause Tokens - ллмкам на загадку жака фреско тоже требуются размышления

6. Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks - сливаем “ненужный аттеншн” в фиктивные токены и радуемся результатам

7. Contextual Position Encoding: Learning to Count What's Important - заставляем позиционное кодирование зависеть от близости запросов и ключей, получем прямую связь позиции с контекстом

8. TransformerFAM: Feedback attention is working memory - привносим в аттеншн понятие рабочей памяти на том же уровне глубины модели (и пытаемся так аппроксимировать хидден стейт рнн)

Feel free to enjoy the papers with us!

BY rizzearch


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/rizzearch/260

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The next bit isn’t clear, but Durov reportedly claimed that his resignation, dated March 21st, was an April Fools’ prank. TechCrunch implies that it was a matter of principle, but it’s hard to be clear on the wheres, whos and whys. Similarly, on April 17th, the Moscow Times quoted Durov as saying that he quit the company after being pressured to reveal account details about Ukrainians protesting the then-president Viktor Yanukovych. Russians and Ukrainians are both prolific users of Telegram. They rely on the app for channels that act as newsfeeds, group chats (both public and private), and one-to-one communication. Since the Russian invasion of Ukraine, Telegram has remained an important lifeline for both Russians and Ukrainians, as a way of staying aware of the latest news and keeping in touch with loved ones. In December 2021, Sebi officials had conducted a search and seizure operation at the premises of certain persons carrying out similar manipulative activities through Telegram channels. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. Some people used the platform to organize ahead of the storming of the U.S. Capitol in January 2021, and last month Senator Mark Warner sent a letter to Durov urging him to curb Russian information operations on Telegram.
from ms


Telegram rizzearch
FROM American