据，看有无匹配的上的（精准/模糊匹配），如有则道号，点击归因一定要配置正确的兜底包，否则数据会有偏差 渠道包归因：以用户使用的k包关联的渠道为依据上报数据 .回传逻辑超越rfrr和b的新架构，刚刚诞生了。斯坦福D等机构研究者提出的方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。 一觉醒来，超越rfrr和b的新架构诞生了？ 斯坦福、D、伯克利和的研究人员提出了一种全新架构，用机器学习模型取代R的隐藏状态。 论文压缩上下文，这种方法被称为「测试时间训练层（-i-riig lyr，）」。 层直接替代了注意力机制，解锁了具有表现力记忆的线性复杂度架构，使我们能够在上下文中训练包含数百万（未来可能是数十亿）个k的LL。 作者相信，这个研究了一年多的项目，将从根本上改变我们的语言模型方法。 B端产品经理的能力模型与学习提升 B端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。
这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，
如果想做好业务分析诊 WhatsApp 号码数据 断，必须具备扎实 … 查看详情 > 而结果证明，-Lir和-L直接赶超或击败了最强的rfrr和b！ 作者之一的ilg Wg惊喜地表示：不敢相信，我们真的做到了。 更令人兴奋的是，虽然目前只应用于语言建模，但在未来，它也可以用在长视频上，可谓前景远大。 在将来，当我们对长视频进行建模时，就可以对帧进行密集采样，而不是采样F了。这些密集帧对rfrr是一种负担，但对于层来说，这却是一种福音！ 一个5年多的想法，终于实现了 作者表示，在过去的.5年里，团队一直在开发一种新的LL架构，可以具有线性复杂度和更强的隐藏状态，用于长上下文建模。 而这个测试时训练的想法，已经研究了超过5年。 ilg清晰记得，在刚开始做博士后时，lyh曾让自己去找Y 讨论。 这次会面，就是这项研究的起点。 序列模型会把历史上下文存储在一个隐藏状态中。 像b这样的R层，会随着时间的推移压缩成一个固定大小的状态，它们虽然效率很高，但性能受限于其表达能力。 注意力机制有一个K缓存，它会随着时间的推移不断增长。这个状态不会压缩任何历史上下文，但随着上下文长度的增加，成本也会越来越高。 团队成员想：既然这样，为什么不把
上下文压缩到模型的权重中就像LL处理互联网数据那样呢？
这种「隐藏状态模型」既能在时间上保侧，可以 提高员工士气的 观察到b持固定大小，又能大大增强表达能力。 研究人员使用了自监督学习来更新隐藏状态的权重，对每个k进行一次梯度下降。在处理一个序列时，该状态已经在其上下文窗口中的k上「训练」过了。 值得注意的是，隐藏状态只存在于端到端架构中的一层。其他组件，比如K投影矩阵，是在预训练期间通过标准的交叉熵目标函数学习的。 因此，端到端架构实际上是在进行元学习，寻找压缩上下文的最佳方式，以便更好地预测下一个k，也就是在「学习如何在测试时学习」。 结果显示，与b相比，-Lir具有更好的困惑度和更少的FL（左），并且更好地利用了长上下文（右）。 下图显示了批大小为的情况下，随着上下文长度的变化，每个k的前向时间（延迟）。所有模型的参数都是.B（b为.B）。 可以看到，随着上下文长度的增加，rfrr每个k的前向时间呈线性增长，但其他两种方法的前向时间基本保持不变。 在8k上下文时，-Lir比rfrr更快，与b相当。 R的尴尬现实 年，I缩放定律论文表明L（R的一种）无法像rfrr那样进行缩放，
或有效地使用长上下文。 真的是这样吗？ 在这个项目中，研究人
员重新评估了图中的这些发现。 在左当今最流 阿联酋手机号码 行的R之一的扩展性与强大的rfrr类似，这是自年的L以来显示出的巨大进步。 然而，在右侧，可以观察到与I相同的b问题。 平均而言，序列中靠后的k应该更容易预测，因为它们以更多信息为条件。 对rfrr来说确实如此，每个k索引的平均复杂度在其k上下文中不断减少。相比之下，b在k后就出现了同样的情况。 对于现有的R来说，这个结果代表了一个尴尬的现实 一方面，R（相对于rfrr）的主要优势就是它们的线性（相对于二次）复杂性。这种渐进优势实际上只会在长上下文中实现。 另一方面，一旦上下文足够长，现有的R（如b）就很难真正利用额外的条件信息。 长上下文的困难是R层本质上的问题：与自注意力机制不同，R层必须将上下文压缩为固定大小的隐藏状态。 作为一种压缩启发式，更新规则需要发现成千上万甚至数百万个k之间的底层结构和关系。 研究人员首先观察到，自监督学习可以将大量训练集压缩为LL等模型的权重，该模型通常
