Attention Residuals
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Kimi重磅发布《Attention Residuals》：颠覆十年残差连接，用同样算力实现1.25倍效果提升
注意力残差：对残差连接的结构性改进 引言：一个基础性的问题 现代大型语言模型普遍采用深度神经网络架构，信息从输入层开始，逐层向上传递并接受加工，最终产生输出。然而，随着网络层数的增加，训练过程面临一个根本性挑战：梯度信号在反向传播过程中，经过数十甚至上百层的传递后，可能严重衰减或消失，导致底层参数难以得到有效更新。 2015年，何恺明团队在《Deep Res…
