无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer
内容来自:机器之心 Tokenization,一直是实现真正端到端语言模型的最后一个障碍。 我们终于摆脱 tokenization 了吗?答案是:可能性无限大。 最近,Mamba 作者之一 Albert …
内容来自:机器之心 Tokenization,一直是实现真正端到端语言模型的最后一个障碍。 我们终于摆脱 tokenization 了吗?答案是:可能性无限大。 最近,Mamba 作者之一 Albert …
当前存在突破智能天花板与压缩智能密度两条路线之争,前者坚持Transformer追求性能,后者选非Transformer线性Transformer提升效率,混合架构成大趋势。技术迭代遵循突破-优化-再突破…
非Transformer架构则涌现出新型RNN(如RWKV、Mamba)、CNN(如Hyena Hierarchy)及其他创新模型(如RetNet、TimeMixer),这些架构摆脱Attention依赖,在…
在大型语言模型评估数据集MMLU-PRO中,混元T1取得了87.2分的高分,这一成绩仅次于某顶尖模型o1,充分展示了其强大的推理能力。混元T1在Ceval、AIME、Zebra Logic等一系列中英文知识…
据腾讯混元团队介绍,混元Turbo S在架构方面创新性地采用了Hybrid-Mamba-Transformer 融合模式,有效降低了传统Transformer结构的计算复杂度,并减少了KV-Cache缓存占…