差分Transformer V2
差分Transformer V2发布,其核心是改进的差分注意力机制。相较于V1,V2将查询头数量翻倍而保持键值头不变,差分操作后将维度缩减,从而在解码时能达到与标准Transformer相当的速度,且无需定制内核。新版本还解决了V1中因注意力分布均匀化导致的数值不稳定问题,特别是消除了RMSNorm层所需的巨大缩放因子(如在长序列下),从而避免了梯度爆炸,旨在实现更稳定的大规模预训练。

2026-10-27 — 2026-10-27
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差分Transformer V2发布,其核心是改进的差分注意力机制。相较于V1,V2将查询头数量翻倍而保持键值头不变,差分操作后将维度缩减,从而在解码时能达到与标准Transformer相当的速度,且无需定制内核。新版本还解决了V1中因注意力分布均匀化导致的数值不稳定问题,特别是消除了RMSNorm层所需的巨大缩放因子(如在长序列下),从而避免了梯度爆炸,旨在实现更稳定的大规模预训练。
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