Meta提出全新注意力机制S2A 大模型准确率提升至80.3%
在2023科技领域,大语言模型的应用日益广泛,但其在回答问题时存在的问题引起了关注。Meta团队提出的新注意力机制S2A通过解决LLM容易受到上下文虚假相关性的问题,显著提升了模型的准确性和客观性。通过引入更深思熟虑的注意力机制,S2A为解决LLM的问题提供了一种可行的方法,为大型语言模型的进一步发展铺平了道路。
Meta引入全新注意力机制Sytem 2 Attention 提升Transformer架构推理能力
Meta的研究者发表了一项关于Transformer架构的新研究,提出了一种名为System2Attention的全新注意力机制。该研究旨在解决大型语言模型在推理能力上的不足,特别是在处理复杂任务时可能出现的错误。S2A的引入为解决当前LLM推理能力不足的问题提供了一种创新性的解决方案。