Que signifie "Résultats des expériences"?
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Des études récentes ont montré que dans les modèles utilisant le design Transformer, l'attention se concentre souvent trop sur le premier élément d'une séquence. Cette forte emphase peut poser des problèmes, surtout quand on essaie d'améliorer le partage de l'attention entre tous les éléments. Les chercheurs ont découvert qu'en réduisant l'importance de certains éléments tout en leur permettant quand même d'attirer l'attention, ils pouvaient mieux équilibrer le focus. Ils ont trouvé deux manières dont cela peut se produire : une basée sur la façon dont la position est encodée et l'autre sur les caractéristiques présentes dans les éléments eux-mêmes.
Modèles de Diffusion Discrets
Dans le domaine de la génération de données, les modèles qui utilisent des techniques de diffusion ont bien performé avec les images et les sons. Cependant, lorsqu'ils sont appliqués au texte, ils n'ont pas été aussi efficaces que d'autres modèles qui génèrent des données un morceau à la fois. De nouvelles méthodes ont été introduites pour améliorer ces modèles de diffusion en guidant la génération des données. En se concentrant sur la génération de catégories spécifiques en premier, la qualité globale de la sortie s'est nettement améliorée. Cette approche montre du potentiel pour de meilleures performances dans la création de données discrètes comme le texte.