Full Attention Residuals: механизм внимания для межслойных связей
Детальный анализ технической статьи KMI о Full Attention Residuals (ATAR) показал, что современные нейросети страдают от потери информации при увеличении глубины. ATAR решает эту проблему, используя механизм внимания для выборки информации из предыдущих слоев, что улучшает логические способности ИИ и экономит вычислительные ресурсы. Этот прорыв может изменить принципы построения нейросетей в будущем.
AttenRes заменяет слепое сложение слоёв на внимание по глубине: экономия 1.25x вычислений, рост логики и…
Применить в подряде нельзя: речь о внутреннем устройстве трансформера, куда доступа нет. Следить имеет смысл ради одного — если приём войдёт в новые модели, длинные рассуждения подешевеют при том же качестве, и это отразится на смете само собой.