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트랜스포머 후속 Titans: Learning to Memorize at Test Time
작성자
하이룽룽
작성일
2025-01-14 18:40
조회
10
https://arxiv.org/abs/2501.00663
https://x.com/behrouz_ali/status/1878859086227255347?t=bajR13tlPWtR9f88RW2-rA&s=19
핵심 특징:
1. 장기 기억력 강화: 트랜스포머의 한계였던 긴 시퀀스 처리 능력을 개선했습니다. 2백만 토큰 이상의 긴 문맥도 효과적으로 처리할 수 있습니다.
2. 세 가지 주요 구성 요소:
- Core(핵심): 단기 기억을 담당하는 어텐션 메커니즘
- Long-term Memory(장기 기억): 오래된 정보를 저장하고 기억하는 뉴럴 메모리 모듈
- Persistent Memory(영구 기억): 작업에 대한 지식을 인코딩하는 학습 가능한 파라미터
3. 세 가지 구현 방식:
- MAC(Memory as Context): 메모리를 문맥으로 사용
- MAG(Memory as Gate): 게이트 방식으로 메모리 활용
- MAL(Memory as Layer): 레이어로서 메모리 활용
장점:
- 트랜스포머보다 더 긴 시퀀스 처리 가능
- 기존 모델들보다 더 나은 성능
- 효율적인 학습과 추론 가능
즉, Titans는 트랜스포머의 한계를 극복하면서 인간의 기억 시스템을 본따 설계된 새로운 아키텍처라고 볼 수 있습니다. 특히 장기 기억력을 강화하여 더 긴 문맥을 처리할 수 있다는 것이 큰 특징입니다.
https://x.com/behrouz_ali/status/1878859086227255347?t=bajR13tlPWtR9f88RW2-rA&s=19
핵심 특징:
1. 장기 기억력 강화: 트랜스포머의 한계였던 긴 시퀀스 처리 능력을 개선했습니다. 2백만 토큰 이상의 긴 문맥도 효과적으로 처리할 수 있습니다.
2. 세 가지 주요 구성 요소:
- Core(핵심): 단기 기억을 담당하는 어텐션 메커니즘
- Long-term Memory(장기 기억): 오래된 정보를 저장하고 기억하는 뉴럴 메모리 모듈
- Persistent Memory(영구 기억): 작업에 대한 지식을 인코딩하는 학습 가능한 파라미터
3. 세 가지 구현 방식:
- MAC(Memory as Context): 메모리를 문맥으로 사용
- MAG(Memory as Gate): 게이트 방식으로 메모리 활용
- MAL(Memory as Layer): 레이어로서 메모리 활용
장점:
- 트랜스포머보다 더 긴 시퀀스 처리 가능
- 기존 모델들보다 더 나은 성능
- 효율적인 학습과 추론 가능
즉, Titans는 트랜스포머의 한계를 극복하면서 인간의 기억 시스템을 본따 설계된 새로운 아키텍처라고 볼 수 있습니다. 특히 장기 기억력을 강화하여 더 긴 문맥을 처리할 수 있다는 것이 큰 특징입니다.
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