Alibaba Qwen Gana el “NeurIPS 2025 Best Paper Award” por su Avance en Mecanismos de Atención
El equipo de Alibaba Qwen ha sido galardonado con el prestigioso “NeurIPS 2025 Best Paper Award” en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS), una de las conferencias más importantes del mundo en aprendizaje automático e inteligencia artificial. Este reconocimiento subraya la investigación pionera del equipo sobre los mecanismos de atención en los modelos de lenguaje grande (LLMs).
El artículo premiado, titulado “Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free”, es el primero en la industria que examina sistemáticamente cómo el gating de atención afecta el rendimiento y el entrenamiento de grandes modelos. Este mecanismo es fundamental en las arquitecturas de LLM, funcionando como “auriculares inteligentes que cancelan ruido” para los modelos, al filtrar información irrelevante y mejorar la efectividad general.
Evaluación Rigurosa del Gating en Modelos de Lenguaje
Para evaluar de manera rigurosa el papel del gating, el equipo de Qwen llevó a cabo un extenso estudio, comparando más de 30 variantes de modelos de Mixture-of-Experts (MoE) de 15B y modelos densos de 1.7B, entrenados en un conjunto de datos de 3,5 billones de tokens. Los resultados de la investigación muestran que una simple modificación arquitectónica —añadir un gate sigmoid específico por cabeza después de la Scaled Dot-Product Attention (SDPA)— mejora consistentemente el rendimiento del modelo. Esta modificación no solo mejora la estabilidad del entrenamiento, sino que también permite tasas de aprendizaje más grandes y mejora las propiedades de escalado.
Incorporación de Resultados en el Modelo Qwen3-Next
Estos hallazgos ya han sido incorporados en el modelo Qwen3-Next, lanzado en septiembre de 2025. Este modelo introdujo innovaciones arquitectónicas al reemplazar la atención estándar con una combinación de Gated DeltaNet y Gated Attention, mejorando las capacidades de aprendizaje contextual y aumentando la eficiencia computacional.
Para apoyar la investigación adicional y la adopción en la comunidad, el equipo de Qwen ha publicado códigos y modelos relacionados en Github y HuggingFace.
Expectativas y Repercusiones en la Comunidad de Investigación
“La recomendación principal del artículo es fácilmente implementable y, dada la amplia evidencia proporcionada en el documento sobre esta modificación en la arquitectura de LLM, esperamos que esta idea sea ampliamente adoptada”, comentó el Comité de Selección de NeurIPS.
“Este artículo representa una cantidad sustancial de trabajo que solo es posible gracias al acceso a recursos computacionales a escala industrial. La disposición de los autores a compartir los resultados de su trabajo, que avanzará en la comprensión de la atención en los modelos de lenguaje grande, es altamente encomiable, especialmente en un entorno donde ha habido un alejamiento de la divulgación abierta de resultados científicos en torno a los LLMs”, añadió el Comité de Selección.
Para más información sobre el artículo original, puede acceder al siguiente enlace: Alizila.
Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista. Imagen generada por IA.
