GMT 用记忆图替换 Transformer 的 FFN 子层
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GMT 用记忆图替换 Transformer 的 FFN 子层
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AI 综述
Nicola Zanarini 等作者发布论文，提出 Graph Memory Transformer（GMT）：在 decoder-only Transformer 中用可学习的记忆图替代 FFN 子层，同时保留因果自注意力，以检验显式学习到的记忆图能否在不改变自回归架构的前提下取代 FFN。论文称，研究的问题是这种替换能否在保持周边自回归结构的同时成立。
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最新进展10月23日 12:00
Graph Memory Transformer（GMT）：用可学习记忆图替代 Transformer 的 FFN 子层报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.CLGraph Memory Transformer（GMT）：用可学习记忆图替代 Transformer 的 FFN 子层
论文提出 Graph Memory Transformer（GMT），用可学习的记忆图替代 decoder-only Transformer 中的 FFN 子层，因果自注意力保持不变。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。