Was bedeutet "Ergebnisse aus Experimenten"?
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Neuere Studien haben gezeigt, dass bei Modellen, die das Transformer-Design nutzen, die Aufmerksamkeit oft zu sehr auf das erste Element in einer Sequenz fokussiert ist. Diese starke Betonung kann zu Herausforderungen führen, insbesondere wenn es darum geht, wie die Aufmerksamkeit unter allen Elementen geteilt wird. Forscher haben herausgefunden, dass sie die Bedeutung einiger Elemente verringern können, während sie trotzdem Aufmerksamkeit erhalten, um den Fokus besser auszugleichen. Sie entdeckten zwei Wege, wie das passieren kann: einer basiert darauf, wie die Position kodiert ist, und der andere auf den Eigenschaften der Elemente selbst.
Diskrete Diffusionsmodelle
Im Bereich der Datengenerierung haben Modelle, die Diffusionstechniken nutzen, bei Bildern und Klängen gut abgeschnitten. Allerdings haben sie bei Text nicht so gut abgeschnitten wie andere Modelle, die Daten Stück für Stück generieren. Neue Methoden wurden eingeführt, um diese Diffusionsmodelle zu verbessern, indem sie leiten, wie sie Daten erzeugen. Indem sie sich darauf konzentrieren, zuerst spezifische Kategorien zu generieren, hat sich die Gesamtqualität des Outputs deutlich verbessert. Dieser Ansatz zeigt vielversprechende Ergebnisse für eine bessere Leistung bei der Erstellung von diskreten Daten wie Text.