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如图1右图所示神经学习模块是一种能够自主学习如何压缩自身上下文流context flow的计算模型。以该模块的层级结构为例其最外层对应模型的整体训练循环通常指预训练阶段。1嵌套学习1关联记忆包括优化器和神经网络在内的系统本质上都是关联记忆系统associative memory systems它们通过压缩自身的上下文流context flow来工作。给定一组键**定义1关联记忆是一个映射算子 M:K→V它将键集合 K 映射到值集合 V。**为了从数据中学习这种映射需定义一个目标函数来衡量映射的质量从而可将 M 形式化为研究者证明从最简单的 MLP 到复杂架构深度学习的训练过程均可解构为多层级关联记忆的嵌套优化而“学习”本质上就是对上下文流的分层压缩与映射。2嵌套优化在上一节表明一个机器学习模型可以分解为一组嵌套的或多层级的优化问题。接下来首先对嵌套学习问题给出形式化表述并进而定义神经学习模块Neural Learning Module。尽管可以将模型分解为一系列优化过程但尚不清楚是否能够在这组优化问题之上定义一个明确的顺序从而以该形式唯一地表示整个模型。研究者提出依据每个优化问题的更新速率来对各组件进行多层级排序将对单个数据点执行一次更新步update step设为时间的基本单位并据此定义每个组件的更新频率如下定义2对于任意组件 A 无论是参数化组件例如可学习权重或带动量梯度下降中的动量项还是非参数化组件例如注意力模块将其频率记为 fA 即该组件在单位时间内所执行的更新次数。基于更新频率定义了一个排序关系≻来组织机器学习模型中的各个组件若组件 A 的更新频率高于 B或两者频率相同但B 的计算依赖于 A则称 A ≻ B若两者互不依赖且频率相同则视为同频独立。据此所有组件被划分为多个有序层级——同一层级内组件更新频率一致层级越高更新越慢。重要的是每个组件都对应一个独立的优化问题和专属的上下文或梯度流既适用于参数化模块如权重、动量也兼容非参数化结构如注意力机制从而为嵌套学习提供了统一的层级化建模基础。3优化器作为学习模块带动量的梯度下降可被重新诠释为一个两层嵌套优化问题内层通过梯度下降将历史梯度压缩至动量参数中外层则利用该动量更新模型权重。基于此视角进行扩展通过改变关联记忆的映射目标、损失函数和记忆模块结构可以系统性地设计出更强大的优化器扩展关联将动量从“无值”记忆只记忆梯度方向改为“Key-Value”记忆例如学习将梯度映射到预条件矩阵P这自然引出了预条件动量梯度下降。扩展目标函数将内部目标从点积相似度改为L2回归损失使记忆模块能更有效地管理其有限容量更好地记忆梯度序列遵循Delta规则。扩展记忆结构将线性的动量矩阵替换为多层感知机MLP 等非线性模块从而大幅提升其学习和捕获梯度动态关系的能力得到深度动量梯度下降DMGD。引入非线性输出在动量模块的输出端增加非线性激活函数如牛顿-舒尔茨迭代可以进一步增强其表达能力此类变体即等效于Muon优化器。最后将整个预训练或反向传播过程本身也视为一个关联记忆问题通过将内部目标从点积相似度替换为 L2 回归显式建模数据点之间的依赖关系从而导出一种新的梯度下降变体为后续 HOPE 架构中的内层优化器奠定基础。2HOPE一种具有持续体记忆的自指学习模块图3 Hope架构与Transformer的比较为清晰起见已移除归一化和潜在的数据相关组件现有的主流架构主干通常包含两个部分工作记忆模块例如注意力机制负责在序列长度维度上主动融合信息前馈层例如 MLP用于在特征维度上融合信息并作为预训练阶段的持久记忆或知识存储。从嵌套学习NL的视角来看预训练对应于学习模块最外层在其有限上下文流上的更新过程。因此在连续学习场景中这一预训练阶段极少随时间更新其对应的知识存储也应极少被修改。基于这一认识研究者拓展了传统的“长期/短期记忆”二分观点提出为每个层级配备一个专属的知识存储前馈模块。1连续记忆系统基于更新频率的定义连续体记忆系统被形式化为一个由多层MLP模块构成的层级链其中每个模块都与一个大小为1,…,xT}系统的输出通过逐层前馈计算得到为简洁起见省略归一化每个模块的参数并非每步更新而是每隔步进行一次聚合式更新其中为对应学习率f(⋅) 表示任意优化器的误差信号。每个参数集通过在其更新周期内压缩上下文信息逐步编码出对应时间尺度下的抽象知识。高频模块快速响应局部模式低频模块则稳定积累长期规律从而在架构层面实现了对多尺度记忆的显式建模。2自修正Titans该模块将输入 xt通过线性投影分别生成键key、值value、查询query、学习率和遗忘门统一构建于关联记忆范式之上。进一步在嵌套优化框架下各投影由可学习的记忆模块动态生成并引入记忆存储模块 Mmem 以支持基于查询的历史 key-value 检索这相当于一个动态的注意力机制或外部记忆系统。然后每个记忆模块不仅生成自己的Key或Query还生成自己的Value —— 这是“自指”self-referential的核心体现。每个记忆模块不仅从输入生成Key或Query还能以其自身输出的Value vt为输入进一步生成修正后的值从而实现自指式的学习与更新。最后为了优化这些记忆模块使用带权重衰减的梯度下降DGD with weight decay更新规则如下综上研究者基于 Titans 和梯度下降变体提出自指序列模型。将该模型与连续体记忆系统相结合便构成了 HOPE 架构。02评估表1 HOPE 与基线模型在语言建模及常识推理任务上的性能表现带 * 标注的为混合模型在语言建模及常识推理任务中HOPE 在所有模型规模和基准任务上均展现出优异的性能全面超越了 Transformer 以及近期先进的循环神经网络包括 Gated DeltaNet 和 Titans。与 Titans 和 Gated DeltaNet 相比HOPE 通过根据上下文动态调整Key、Value和Query的投影并结合深度记忆模块实现了更低的困惑度和更高的基准任务准确率。图7 模型记忆层级数量对其上下文学习性能的影响如图 7 所示。无论采用多少记忆层级也无论最低更新频率如何设置HOPE 均优于 ICL 基线和 DuoAttention 方法。此外通过对比 HOPE 的不同变体结果表明更多的记忆层级有助于提升模型的上下文学习能力并增强其长期记忆能力从而改善对长上下文的理解最低更新频率越高模型性能反而越低。研究团队结合MTOB和 Manchu两个基准设计了一项名为“新语言的持续翻译”CTNL的新任务大语言模型需在上下文中依次学习两种低资源语言Manchu 和 Kalamang并将其短语翻译成英语。实验包含两种设置一是独立学习每种语言作为基线红色用于衡量灾难性遗忘二是顺序学习两种语言后再测试蓝色。以标准 ICL 为对照构建了 HOPE-1/2/3 三种变体分别引入 1 至 3 个额外记忆层级。如图8所示在非持续学习设置下所有 HOPE 变体性能均优于或持平于 ICL而在持续学习设置中ICL 因严重灾难性遗忘而大幅退化HOPE 则随记忆层级增加显著提升性能——其中 HOPE-3 几乎完全恢复了其在非持续学习下的最佳表现。这充分验证了连续体记忆系统CMS在支持模型适应新任务并有效保留上下文知识方面的关键作用。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 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