Titan-Llama 后训练改造长上下文注意力
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Titan-Llama 后训练改造长上下文注意力
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AI 综述
Sarah Pan 与 Ali Behrouz 发布后训练方法 Titan-Llama，可在不从头训练语言模型的前提下，为预训练注意力模型加装分层记忆架构，直接替换原有注意力层。该方法用分块注意力掩码保留近期 token 的完整注意力，同时把历史上下文压缩进固定大小的循环神经记忆模块 NMM，代码已在 GitHub 发布。 据作者介绍，该方法在测试时更新参数；这些效果来自其论文声明，尚未见独立验证。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
Titan-Llama：用外部神经记忆模块改造预训练 LLM报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.CLTitan-Llama：用外部神经记忆模块改造预训练 LLM
Titan-Llama 是一种后训练方法，可为预训练注意力模型加装分层记忆架构，在保留近期 token 完整注意力的同时，将历史上下文压缩进固定大小的循环神经记忆模块（NMM），无需从头训练即可替换原有注意力层。
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