现有的transformer架构，从其数学基因的层面，就无法回答 hallucination 这个问题。它的激活函数softmax是一个将怀疑强制转换为信仰的暴力机器。 让我们重新思考softmax的公式： a_. 卷积和注意力：ai 领域的“分手还是复合”剧本？ transformer 和 cnn，真的是两条差异巨大的路径吗？ 两者设计逻辑不一样，但目标一致——让机器看懂东西 cnn 是图像领域的老炮，靠“. Transformer 的整体结构，左图encoder和右图decoder 可以看到 transformer 由 encoder 和 decoder 两个部分组成，encoder 和 decoder 都包含 6 个 block。transformer 的工作流程大体如下： 第一.
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Transformer升级之路：12、无限外推的rerope？ transformer升级之路：13、逆用leaky rerope transformer升级之路：14、当hwfa遇见rerope 预训练一下，transformer的长序列成绩. Transformer 的整体结构，左图encoder和右图decoder 可以看到 transformer 由 encoder 和 decoder 两个部分组成，encoder 和 decoder 都包含 6 个 block。 之前自然语言处理主要的算法. Transformer实现位置编码的具体方式非常多，一直有新的位置编码形式被提出，包括可学习的位置编码、相对位置编码 [13] 、rope [14] 、alibi [15] 等等，也有许多关于transformer位置编.
