Cosa significa "Risultati dagli esperimenti"?
Indice
Studi recenti hanno mostrato che nei modelli che usano il design del Trasformatore, l'attenzione si concentra spesso troppo sul primo elemento di una sequenza. Questa forte enfasi può portare a delle sfide, soprattutto quando si cerca di migliorare come l'attenzione viene condivisa tra tutti gli elementi. I ricercatori hanno scoperto che riducendo l'importanza di alcuni elementi mentre si permette loro di attirare attenzione, possono bilanciare meglio il focus. Hanno scoperto due modi in cui questo può succedere: uno basato su come viene codificata la posizione e l'altro basato sulle caratteristiche presenti negli elementi stessi.
Modelli di Diffusione Discreta
Nel campo della generazione di dati, i modelli che usano tecniche di diffusione hanno fatto bene con immagini e suoni. Tuttavia, quando applicati al testo, non hanno funzionato così bene come altri modelli che generano dati un pezzo alla volta. Sono stati introdotti nuovi metodi per migliorare questi modelli di diffusione guidando il modo in cui generano dati. Concentrandosi prima sulla generazione di categorie specifiche, la qualità complessiva dell'output è migliorata notevolmente. Questo approccio mostra promesse per ottenere prestazioni migliori nella creazione di dati discreti come il testo.