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復旦團隊系統比較滑窗與線性注意力混合架構,提出 SWLA 免訓練外推

機器之心觀點研究開源

復旦大學與上海創智學院 OpenMOSS 團隊在 376M、776M、1B、3B 四個規模上,系統比較了 RoPE/NoPE 全注意力與滑窗注意力、GLA/GDN 門控線性注意力的混合架構。結論是滑窗混合(SWA-NoPE)長度外推更強但長文續訓偏弱,線性混合(GLA/GDN-NoPE)正好相反,團隊稱之為蹺蹺板效應與沒有免費午餐效應。

系統給出滑窗與線性混合架構的能力邊界(蹺蹺板效應、沒有免費午餐),並提出 SWLA 讓 GLA/GDN 混合在 RULER 上實現 16 倍免訓練外推、準確率 100%,對設計長上下文架構的人有直接參考價值。

原標題:混合架构用线性注意力还是滑窗注意力?复旦创智OpenMOSS团队:我全都要
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