Generic Triple-Latent Compression with Gated Associative Retrieval

Esta investigación introduce modelos de secuencia genéricos triplemente latentes, que utilizan un estado de token en ejecución y memoria de par comprimida para capturar interacciones de tokens de orden superior. Estos modelos muestran mejoras sobre una línea base de Transformer en benchmarks de modelos de lenguaje, aunque una extensión de recuperación mejora la recuperación pero es más lenta.