Transformer作者初创重磅发布Transformer²，AI模型活了，动态调整自己权重 自适应智能新篇章(3)
作者将这些方法应用于Llama和Mistral LLM，在广泛的任务上进行测试，包括数学、代码、推理和视觉问答。结果显示，SVF在文本任务上优于LoRA，特别是在GSM8K任务上有显著提升。随后将适应框架与LoRA在未见过的任务上进行对比评估，结果显示新架构的策略在所有任务上都取得了逐步的性能提升。在解决MATH问题时，模型并非仅依赖于专门为GSM8K任务训练的z向量，而是结合了数学、编程和逻辑推理能力，凸显了该框架能够综合多种专业知识，从而实现最佳表现。
Transformer²为未来呈现了一个场景：AI系统不再是为固定任务训练的静态实体，而是不断学习、演化和适应的模型。这样的自适应系统弥合了静态AI与“活体智能”之间的差距，为高效、个性化、完全集成的AI工具铺平道路，推动各个行业的进步以及我们日常生活的发展。
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(责任编辑：于浩淙 Hzx0176)
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