¿Qué significa "Resultados de los experimentos"?
Tabla de contenidos
Estudios recientes mostraron que en modelos que usan el diseño Transformer, la atención a menudo se centra demasiado en el primer elemento de una secuencia. Este énfasis fuerte puede causar problemas, especialmente cuando se trata de mejorar cómo se comparte la atención entre todos los elementos. Los investigadores encontraron que al reducir la importancia de algunos elementos mientras aún se les permite captar atención, podrían equilibrar mejor el enfoque. Descubrieron dos formas en las que esto puede suceder: una basada en cómo se codifica la posición y otra basada en las características presentes en los propios elementos.
Modelos de Difusión Discreta
En el área de generación de datos, los modelos que usan técnicas de difusión se han desempeñado bien con imágenes y sonidos. Sin embargo, cuando se aplicaron al texto, no funcionaron tan efectivamente como otros modelos que generan datos pieza por pieza. Se han introducido nuevos métodos para mejorar estos modelos de difusión guiando cómo generan datos. Al centrarse en generar categorías específicas primero, la calidad general de la salida mejoró significativamente. Este enfoque muestra promesa para un mejor rendimiento en la creación de datos discretos como el texto.