【清华代码熊】解析｜DeepSeek大模型原生Memory论文Engram
📌 今天来解析 DeepSeek 的新论文 Engram，最近 DeepSeek 频发论文，是不是要为发布模型预热📌 论文背景：当前MoE模型通过条件计算实现了模型容量的扩展，但 Transformer 本身缺乏原生的知识检索机制，造成语言任务的动态推理与静态知识检索需求未被有效解耦。🔥Engram 的解决方案：在大模型主干上的一部分Transformer Block中增加一个N-gram单
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📌 今天来解析 DeepSeek 的新论文 Engram，最近 DeepSeek 频发论文，是不是要为发布模型预热
📌 论文背景：当前MoE模型通过条件计算实现了模型容量的扩展，但 Transformer 本身缺乏原生的知识检索机制，造成语言任务的动态推理与静态知识检索需求未被有效解耦。
🔥Engram 的解决方案：在大模型主干上的一部分Transformer Block中增加一个N-gram单位的 Hash 检索模块 Engram 进行记忆嵌入检索，并且通过一个类似 CrossAttn 的门控进行记忆选择+加权融合，最后通过 Conv 网络的非线性激活增强表达。
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