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Engram 是将 Transformer 原本通过计算过程低效地模拟检索行为,进行了模块化处理,使得模型可以更加高效的实现检索这一基础功能,最终在同等条件下取得了更好效果。
如果分析 Engram 的整体思路,或许可以将其归纳为:
Transformer 原本的计算过程模拟行为,虽然具备强大的通用性,但是这种计算模拟存在低效等问题。
如果我们可以让这些基本功能,不再通过 Transformer 原本的计算过程进行低效地功能模拟,而是将这些基本功能进行模块化处理,那么有可能可以实现更好的效果。
那么,我们或许可以将这一整体思路进行延伸:
比如将模式匹配与状态、符号逻辑与关系、条件判断与分支,等基本功能,进行一定程度的模块化处理,而非完全的通过计算过程功能模拟,那么是否可以进一步实现更好的效果?
虽然模块化有可能对于通用性等方面存在一定的风险,但是只对检索等最基本功能,控制规模的进行模块化,或许可以实现一种更好的平衡。
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