研究人员推出 xLSTM 神经网络 AI 架构:并行化处理 Token、有望迎战 Transformer

AI新闻2个月前发布 SUYEONE
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IT之家 5 月 13 日消息,研究人员 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年共同提出了长短期记忆(Long short-term mEMOry,LSTM)神经网络结构,可用来解决循环神经网络(RNN)长期记忆能力不足的问题。

而最近 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上发布论文,提出了一种名为 xLSTM(Extended LSTM)的新架构,号称可以解决 LSTM 长期以来“只能按照时序处理信息”的“最大痛点”,从而“迎战”目前广受欢迎的 Transformer.架构

IT之家从论文中获悉,Sepp Hochreiter 在新的 xLSTM 架构中采用了指数型门控循环网络,同时为神经网络结构引入了“sLSTM”和“MLSTM”两项记忆规则,从而允许相关神经网络结构能够有效地利用 RAM,实现类 Transformer“可同时对所有 Token 进行处理”的并行化操作

团队使用了 150 亿个 Token 训练基于 xLSTM 及 Transformer 架构的两款模型进行测试,在评估后发现 xLSTM 表现最好,尤其在“语言能力”方面最为突出,据此研究人员认为 xLSTM 未来有望能够与 Transformer 进行“一战”。

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