原贴链接

此贴仅提供了一个arxiv论文的链接https://arxiv.org/abs/2410.05258，无更多可翻译内容

讨论总结

这是一个关于[Microsoft Research] Differential Transformer的讨论。评论者们从多个角度对Differential Transformer进行了探讨，包括其技术原理（如差分注意力机制）、性能优势（在不同设置下优于Transformer以及在多个实际应用场景中有明显优势等）、潜在风险（如被遗忘的风险）、对不同类型模型（小模型、大型模型）的影响，还涉及到与其他模型或技术的比较、一些术语含义的解释等内容，整体氛围积极且充满技术探讨的氛围。

主要观点

  1. 👍 Differential Transformer的差分注意力机制有助于减少噪声并促进稀疏注意力模式
    • 支持理由：通过计算两个softmax注意力映射的差来消除噪声，在语言建模实验中表现优于Transformer。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 “differential”在此处意为“difference”（减法），在求导/梯度意义下也是一种差/减法（除以距离）
    • 正方观点：论文中的机制体现了这种减法运算，有多位评论者从不同角度解释。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Differential Transformer有性能优势，但可能面临像BitNet一样被遗忘的风险
    • 支持理由：其在基准测试中表现更好且推理/训练速度更快，但存在重新训练成本等问题。
    • 反对声音：有评论者指出BitNet未被忘记，只是有替代方案。
  4. 💥 小模型的指令遵循能力将被Differential Transformer大大提升
    • 支持理由：相关技术特性有助于小模型能力提升。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 对微软研究论文中的实验对比结果表示怀疑，因为模型训练的数据集大小不同
    • 支持理由：论文中对比的两个模型所用的token数量差异过大。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Transformer tends to overallocate attention to irrelevant context. In this work, we introduce Diff Transformer, which amplifies attention to the relevant context while canceling noise.”
    • 亮点：清晰阐述了Differential Transformer相对于Transformer在注意力分配上的优势。
  2. “🤔 Glittering_Manner_58：I like how "differential" actually means "difference" here, i.e. subtraction”
    • 亮点：简单明了地解释了术语含义。
  3. “👀 kristaller486: Wow, it’s better in benchmarks and faster on inference/training. That’s cool, but I worry that everyone will forget about it, as they did with BitNet”
    • 亮点：既提到了性能优势又表达了对被遗忘的担忧。
  4. “😎 AnOnlineHandle：They don’t learn something without enough examples of it being included in the training data.”
    • 亮点：对LLMs遗忘与否提出了与训练数据相关的观点。
  5. “💡 MMAgeezer: Yes, it’s referenced in the paper: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/Diff - Transformer”
    • 亮点：回答了关于公开实现的疑问并给出来源。

情感分析

总体情感倾向是积极且充满好奇的。主要分歧点在于对微软研究论文的可信度（如实验对比的合理性）以及Differential Transformer未来发展的预期（如是否会被遗忘）。产生分歧的可能原因是大家从不同的专业角度、使用场景以及对技术发展的历史经验来看待这些问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：Differential Transformer是否可应用于现有模型（如Llama - 3、Qwen 2.5）以及如何应用；如何解决可能存在的模型遗忘问题。
  • 潜在影响：如果Differential Transformer能够成功应用，可能会对小模型的性能提升、大型模型的优化以及整个自然语言处理领域产生积极的推动作用；如果其存在如实验对比不合理等问题得不到解决，可能会影响该技术在行业内的认可度和推广。

详细内容：

标题：Reddit 热议 Microsoft Research 的 Differential Transformer

在 Reddit 上，一篇关于[Microsoft Research] Differential Transformer 的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了丰富的讨论，获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕着这一新技术展开，涉及了对其原理、应用前景、与现有模型的比较等多个方面的讨论。

讨论的焦点与观点众多。有人认为给 Transformer 加上降噪消除耳机的效果不错；也有人觉得实现类似于 AI 双半球的结构是减轻幻觉的下一步，很高兴看到在实践中取得成效；还有人指出其实现方式在训练期间对每个都使用了 softmax，输出是两者的简化，若不训练这些权重就无法降低噪声。

有用户分享了自己的测试经历，使用的模型是 Qwen2.5。

有趣或引发思考的观点也层出不穷。有人对这一技术感到非常兴奋，希望能立即在万亿参数的 LLM 上看到；也有人认为虽然在基准测试中表现更好、推理/训练速度更快，但担心会像 BitNet 一样被遗忘。

有人提到这一技术可能会极大地提高小模型的指令遵循能力，想象一下用这种架构从头训练一个大模型，然后提炼成更小的模型，会更加准确且成本更低。但也有人担心会加剧过拟合。

关于能否将其应用于现有权重，还是需要训练新模型，也存在不同看法。

有人对这一技术充满期待，认为很快就能在大型模型中看到应用；但也有人持怀疑态度，认为实验过程存在问题，结果可能并不如声称的那样显著。

总的来说，关于 Microsoft Research 的 Differential Transformer 的讨论十分热烈，观点多样，既有对其前景的乐观期待，也有对潜在问题的担忧和质疑。未来这一技术究竟会如何发展，还有待进一步观察和实践的检验。