近年来，Transformer架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，但随着模型规模的扩大和应用场景的复杂化，其处理长文本、关键信息检索及对抗幻觉等任务的能力受限。为解决这一问题，微软和清华的研究团队提出了DIFF Transformer，一种基于差分注意力机制的创新架构，通过放大关键上下文的关注度并消除注意力噪声，显著提升了模型在多种任务中的性能。
实验结果显示，DIFF Transformer 在语言建模、长文本建模、关键信息检索和上下文学习等任务中表现优异，仅需约65%的模型规模或训练token数量即可达到与传统Transformer相当的性能，展现出广阔的应用前景。
