Transformer在深度学习创新的前沿，表现出色，能够处理顺序数据，从文本到图像，再到时间序列分析，研究人员不断探索新的策略来提高其效率。
本文介绍了十种新颖的方法，旨在通过优化注意力机制、内存管理和处理长上下文的能力来改善Transformer的效率。
1）差分Transformer（Differential Transformer /DIFF Transformer）
这种创新模型采用差分注意力机制，通过计算两个softmax映射的差值来得到注意力得分。通过强调重要信息并最小化噪声和幻觉，这种方法能够增强对相关细节的关注。
2）归一化Transformer（Normalized Transformer /nGPT）
nGPT模型将所有向量（包括嵌入和隐藏状态）归一化为单位长度，形成超球面。每一层调整这些向量朝向所需输出，极大地加速了训练过程，实现了4到20倍的速度提升，同时保持高准确率。
3）去噪自回归Transformer（Denoising Autoregressive Transformer）
DART克服了扩散模型在逐步过程中面临的限制。通过结合自回归和扩散技术，它能够有效去噪图像补丁，而无需依赖图像量化，从而高效管理文本和图像数据。
4）余弦注意力（Cottention Approach）
该技术用余弦注意力替代传统的softmax，减少了内存消耗，实现了较长序列的线性内存复杂度。此外，它可以被重新表述为RNN，确保推理过程中恒定的内存使用，同时保持与softmax注意力相媲美的性能。
5)DnD-Transformer (DnD-Transformer)
通过针对向量量化（VQ）模型中的信息损失，DnD-Transformer通过一种二维自回归方法增强图像生成，预测与深度和序列长度相关的复杂图像细节。这导致在与传统方法相同的模型规模下，生产出高质量的图像，并能够生成包含图形和文本的图像。
6)检索增强决策Transformer（Retrieval-Augmented Decision Transformer /RA-DT）
RA-DT结合外部内存，仅存储和检索相关的过往经验，从而简化上下文学习。在网格世界和机器人仿真中，其在较短上下文长度的情况下表现出色，超过现有的方法。
7)选择性注意力Transformer (Transformer with Selective Attention)
该方法通过将注意力范围限制在输入上下文中的关键元素上来提高效率。这些选择性注意力Transformer的性能与参数数量是其两倍的模型相当，有效降低了内存和计算需求，特别是在需要长上下文的任务中。
8)图Transformer(Graph Transformers)
这些神经网络为图结构数据量身定制Transformer架构，结合了Transformer与图学习技术的优势。利用图注意力机制，它们有效应用于节点、边和图级别的任务，展示了在处理复杂关系方面的多功能性。
9)推进长上下文大语言模型的Transformer架构(Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models)
本综合性调查评估了旨在增强大型语言模型处理更长输入能力的最新进展。它考察了架构、评估方法和优化工具的变化，解决了持续存在的挑战，并探讨了Transformer在长上下文应用中的潜在未来方向。
10)非平稳Transformer(Non-Stationary Transformers)
针对预测挑战，非平稳Transformer采用两个不同的模块：系列平稳化（用于可预测性）和去平稳注意力（用于捕捉关键变化）。这种双重方法显著提升了各种模型应用的预测性能。
这些创新方法反映了研究社区在最大化Transformer潜力、降低资源消耗以及扩展其在各个领域适用性方面所做的强大努力。
