苹果研究员对Transformer注意力「动了一刀」：让每个token忘掉自己，性能一致更好

据 1M AI News 监测，苹果机器学习研究科学家 Shuangfei Zhai 发表论文，提出「排他自注意力」。改动很简单：标准 Transformer 中，每个 token 在计算注意力时会把自己的信息也算进去；XSA 强制排除自身位置的贡献，只从上下文中提取信息。直觉上，token 已经知道自己是什么了，注意力机制的价值在于告诉它周围有什么。

实验结果在最大 27 亿参数规模内一致优于标准自注意力，且序列越长优势越明显。Zhai 此前也是 Attention Free Transformer（AFT）的作者，持续在注意力机制替代方案上探索。