ICLR 2025 Oral｜差分注意力机制引领变革，DIFF Transformer攻克长序列建模难题

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近年来，Transformer 架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，从机器翻译到文本生成，其强大的建模能力为语言理解与生成带来了前所未有的突破。 然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统 Transformer 架构逐渐暴露出缺陷，尤其是在处理长文本、关键信息检索以及对抗幻觉等任务时，Transformer 常常因过度关注无关上下文而陷入困境，导致模型表现受限。 为攻克这一难题，来自微软和清华的研究团队提出了  DIFF Transformer ，一种基于差分注意力机制的创新基础模型架构。 论文标题：Differential Transformer  论文链接：https://openreview.net/pdf?id=OvoCm1gGhN 代码链接：https://aka.ms/Diff-Transformer 其核心思想是通过计算两组 Softmax 注意力图的差值来放大对关键上下文的关注，同时消除注意力噪声干扰。DIFF Transformer 具备以下显著优势： 在语言建模任 ………………………………