85
Nghiên cứu
Gated Recurrent Transformer: Tối ưu hóa bộ nhớ và hiệu suất cho mô hình ngôn ngữ
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Gated Recurrent Transformer giải quyết bài toán cân bằng giữa khả năng biểu đạt và bộ nhớ bằng cách sử dụng các khối lặp lại có kiểm soát, cho phép mô hình chuyên biệt hóa dữ liệu đầu vào mà không cần tăng số lượng tham số đáng kể.
Bản dịch AI
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite
Lịch sử gửi bài
Từ: Amr Hegazy [xem email] [v1] Thứ Bảy, 15/08/2026 06:22:00 UTC (598 KB) [v2] Thứ Ba, 18/08/2026 16:59:08 UTC (597 KB) [v3] Thứ Ba, 25/08/2026 09:05:41 UTC (599 KB) [v4] Thứ Tư, 26/08/2026 08:35:48 UTC (599 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.