特讯热点！超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

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• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
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大模型本质是数据压缩？月之暗面杨植麟：它依然能产生智能

在2024年6月14日举行的智源大会上，月之暗面CEO杨植麟发表演讲，对大模型的技术本质和发展前景进行了深刻的剖析。他指出，大模型本质上是对数据的压缩，但这种压缩却能够产生智能。

杨植麟表示，大模型的训练过程就是学习数据之间的内在规律，并将其压缩成模型参数的过程。这个过程类似于信息压缩，但比信息压缩更加复杂，因为它需要模型不仅要能够压缩数据，还要能够理解和应用数据。

尽管大模型本质上是一种压缩算法，但它却能够表现出强大的智能。杨植麟列举了月之暗面大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面的应用案例，证明了大模型在许多任务上已经达到了或超越了人类水平。

杨植麟认为，大模型的智能来源于对数据的深度理解和应用。大模型能够通过学习大量数据，发现数据中的潜在规律和模式，并将其应用于新的任务和场景。这种能力是传统人工智能所不具备的。

展望未来，杨植麟表示，大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。他相信，大模型将成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。

杨植麟的演讲为我们理解大模型的技术本质和发展前景提供了新的视角。他的观点也得到了业内人士的普遍认同。许多专家学者认为，大模型是人工智能发展的重要方向，具有广阔的应用前景。

新闻分析：

• 杨植麟的观点为我们理解大模型的技术本质提供了新的视角。他指出，大模型本质上是一种数据压缩算法，但它却能够通过深度理解和应用数据来产生智能。
• 大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面已经取得了显著的成果，证明了其强大的智能。
• 大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。它有望成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。