長上下文與SSM:保留歷史的兩種取捨|CMU 10-423 主題單元
長上下文問模型能否處理、找到並使用很久以前的資訊;SSM問如何用狀態更新處理序列。SSM的效率不能直接證明長文件檢索可靠,attention的長窗口也不能直接證明重要資訊一定被使用。第19與21堂因此各自有獨立教學。
長上下文問模型能否處理、找到並使用很久以前的資訊;SSM問如何用狀態更新處理序列。SSM的效率不能直接證明長文件檢索可靠,attention的長窗口也不能直接證明重要資訊一定被使用。第19與21堂因此各自有獨立教學。
2023 年是 LLM 全面接管 ML 頂會的一年。NeurIPS 投稿破 12,000 篇,兩篇 Outstanding Paper 都直接針對大模型(隱私審計與湧現能力質疑),Runner-Up 的 DPO 在短短兩年內成為 RLHF 的實質替代標準。ICLR 的 DreamFusion 開啟了 text-to-3D 賽道,ICML 則把 LLM 水印和學習率自適應推上舞台。Mamba 以 arXiv 預印本之姿在 NeurIPS 現場引爆討論,預示 Transformer 的第一個真正挑戰者即將到來。