Hawk和Griffin是DeepMind推出的新型循环神经网络(RNNs),2月刚刚发布在arxiv上。Hawk通过使用门控线性递归(gated linear recurrences)超越了Mamba的性能,而Griffin则是一种混合型模型,结合了门控线性递归和局部注意力(local attention),与Llama-2的性能相当,但使用的训练数据明显较少。Griffin在处理比训练时更长的序列时表现出色。这两种模型在硬件效率方面与Transformer相当,但在推理过程中具有更低的延迟和更高的吞吐量。Griffin的规模已扩展到了140亿个(14B)参数。
2017年推出《Attention is All You Need》以来,transformers 已经成为自然语言处理(NLP)的最新技术。2021年,《An Image is Worth 16x16 Words》,成功地将transformers 用于计算机视觉任务。从那时起,许多基于transformers的计算机视觉体系结构被提出。