AI 摘要
前往原文从2017年Google Brain团队推出Transformer架构逐步取代长短期记忆（LSTM）等“循环神经网络（RNN）模型”成为首选模型，到后来首个线性时间序列架构Mamba推出又对Transformer架构构成挑战，大语言模型底层架构的迭代正在迅速改变人们对于AI的认知和理解。 美东时间周一（7月8日）,一种全新的大语言模型（LLM）架构有望代替至今在AI领域如日中天的Transformer，性能也比Mamba更好。 在预印本网站arXiv上发布的一篇论文中，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和Meta的学者提出了一种全新架构，希望能用机器学习模型取代RNN的隐藏状态。这个架构通过对输入token进行梯度下降来压缩上下文，被称为“测试时间训练层（Test-Time-Training layers，简称TTT层）”。“共同一作”加州大学伯克利分校的Karen Dalal表示，我相信这将从根本上改变语言模型。 但对于该论文，也有人提出质疑，认为只有30亿~70亿参数的可用演示模型才足以了解其实用性。 从根本上改变语言模型！全新架构TTT超越Transformer......
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从2017年Google Brain团队推出Transformer架构逐步取代长短期记忆（LSTM）等“循环神经网络（RNN）模型”成为首选模型，到后来首个线性时间序列架构Mamba推出又对Transformer架构构成挑战，大语言模型底层架构的迭代正在迅速改变人们对于AI的认知和理解。 美东时间周一（7月8日）,一种全新的大语言模型（LLM）架构有望代替至今在AI领域如日中天的Transformer，性能也比Mamba更好。 在预印本......
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全新的大语言模型（LLM）架构TTT发布，据传有望代替至今在AI领域如日中天的Transformer，性能也比Mamba更好,它真的能替代Transformer吗？
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在当前的 AI 和 NLP 领域，基于 Transformer 的大模型为何如此流行，并且它们相比其他类型的神经网络架构（如 RNN、LSTM 等）有哪些显著优势？同时，是否还有其他类型的大模型正在被研究和开发，它们各自有哪些特点和应用场景？
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