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哈工大度小满共享注意力框架提升大模型持续学习性能

哈尔滨工业大学与度小满金融合作提出的共享注意力框架是一种用于提升大模型持续学习性能的新方法。这种框架可以应用于各种领域，包括自然语言处理、图像识别等，在不同的场景下取得了显著的成果。以下是对这一共享注意力框架的详细解读。 共享注意力框架的核心思想共享注意力框架的核心思想是将模型中的一部分参数在不同的时间步共享，以减少模型的参数数量和复杂度，从而提高模型的持续学习性能。具体来说，通过共享注意力层，模型可以在不同的时间步共享一部分参数，从而使模型更加灵活和高效。 应用领域共享注意力框架可以应用于各种领域，包括但不限于：...