在人工智能领域，Transformer模型凭借其强大的性能和广泛的应用，已经成为了自然语言处理（NLP）任务的基石。然而，Transformer模型在处理长文本或复杂任务时，往往会面临注意力过度分配给无关上下文的问题，导致模型性能下降。为了解决这一问题，清华大学和微软研究院的研究人员提出了一种名为Diff Transformer的新型模型，通过引入物理学中的微分思想，实现了对Transformer注意力机制的革新。
Diff Transformer的核心思想在于通过计算两个独立软最大注意力图之间的差异来得到注意力分数。这种差异计算方式能够有效地消除噪声，促进稀疏注意力模式的出现。具体来说，Diff Transformer通过以下步骤实现对注意力机制的改进：
- 计算两个独立软最大注意力图：Diff Transformer首先计算两个独立的软最大注意力图，每个图都表示输入序列中不同位置之间的相关性。
- 计算差异：然后，Diff Transformer计算这两个注意力图之间的差异，得到一个新的注意力分数。这个差异计算过程能够有效地消除噪声，使得模型更加关注与任务相关的上下文信息。
- 应用差异注意力：最后，Diff Transformer将计算得到的差异注意力分数应用于模型的后续计算中，从而实现对注意力机制的改进。
Diff Transformer在多个方面展现出了显著的优势：
- 性能提升：在语言建模任务中，Diff Transformer在各种模型规模和训练令牌数量的设置下，都表现出了优于传统Transformer的性能。特别是在处理长文本和复杂任务时，Diff Transformer能够更准确地捕捉到关键信息，从而提高模型的性能。
- 减少幻觉：由于Diff Transformer能够更准确地捕捉到关键信息，因此它能够有效地减少在问答和文本摘要等任务中的幻觉现象。幻觉是指模型生成的答案或摘要与输入文本不符的情况，这在实际应用中是一个严重的问题。
- 增强上下文学习能力：Diff Transformer不仅能够提高上下文学习的准确性，还能够增强模型对输入顺序的鲁棒性。上下文学习是指模型根据输入文本中的上下文信息来预测下一个单词或句子的能力，这是NLP任务中的一个重要能力。
- 减少激活异常值：Diff Transformer还能够减少模型中的激活异常值，从而提高模型的稳定性和可靠性。激活异常值是指模型在计算过程中出现的异常大的激活值，这可能导致模型的训练和推理过程出现问题。
尽管Diff Transformer在多个方面展现出了显著的优势，但它也存在一些局限性：
- 计算复杂度增加：由于Diff Transformer需要计算两个独立的软最大注意力图，因此它的计算复杂度相对于传统Transformer有所增加。这可能会对模型的训练和推理速度产生一定的影响。
- 对超参数的敏感性：Diff Transformer的性能对超参数的选择比较敏感，不同的超参数设置可能会导致模型性能的差异。这需要研究人员在实际应用中进行仔细的调参和优化。
- 适用范围有限：目前Diff Transformer主要应用于语言建模任务，对于其他类型的NLP任务或计算机视觉等其他领域的任务，其适用性和性能还有待进一步验证。
