因此,Self-Attention的时间复杂度是 ( ^2⋅ )。 这样,整个 的时间复杂度是: 如果把向量维度 d 看作常数,则可以说 self-attention 的时间复杂度是序列长度的平方。 再来看下空间复杂度,不论是存储 最后存储 的空间复杂度是 O(Nd) 这样,整个空间复杂度可以看作: 如果把向量维度 d 看作常数,则可以说 self...
总体的计算复杂度就是O(Nq×C2+Nk×C2+NqNkC). 在DETR 中,Transformer encoder 的 query 和 key 元素就是特征图上的像素点,假设输入特征图的宽度和高度分别是W和H。 Encoder 中的 self-attention 的计算复杂度就是O(H2W2C). Decoder 包括了 self attention 和cross attention,输入包括来自于 encoder 的特征...
然而,随着模型规模的增大和数据量的增长,self-attention的计算复杂度成为了限制Transformer性能和可扩展性的一个重要因素。本文将详细介绍self-attention的计算复杂度计算,包括其原理、常见的计算方法以及优化策略。 1. Self-attention的原理 Self-attention是一种用于计算序列中各个元素之间关联度的机制。在Transformer模型...
multi-head attention的计算复杂度公式 Multi-head attention是一种用于序列建模的注意力机制,在Transformer模型中被广泛使用。它通过将输入序列映射到不同的子空间来捕捉不同的语义信息。 计算复杂度公式可以通过以下步骤来推导: 1. 假设输入序列的长度为N,注意力头的数量为H,每个注意力头的维度为d。 2. 首先,...
Lightning Attention 与传统的 Transformer 注意力机制有着本质上的不同,它是一个基于线性注意力的机制。 通过交换 QKV 相乘的先后顺序(即 Q(KV)),线性注意力的理论计算复杂度与序列长度呈线性增长的关系。 需要注意的是,线性注意力与 Transformer 虽然在同年推出,且有着理论复杂度低的优势,但却始终无法成为主流...
Flash Attention是一种在Transformer模型中优化注意力机制(Attention Mechanism)的技术,它的主要目标是减少计算成本和内存需求,同时保持或提升模型的性能。传统的自我注意力层的计算复杂度为O(N^2),其中N是序列长度,这是因为每个位置的输出都需要与序列中的所有其他位置进行交互。
传统注意力机制需要处理尺寸为的矩阵计算,其中表示序列长度。因此计算复杂度为。对于LLM中常见的数千词元长序列,这种复杂度rapidly构成性能瓶颈。 高效注意力机制的必要性 随着模型规模从百万扩展到十亿甚至万亿参数,注意力机制的计算瓶颈日益凸显,这严重制约了实时处理能力并导致计算成本攀升。TurboAttention通过整合多项优...
它需要计算个位置的attention,因此在时间维度上依旧多了计算局部时间attention的复杂度。在计算,的时间区间上,作者采用了一个单一的attention,来减少计算复杂度。 具体实现上,作者采用了“shift trick”,这使得不需要引入任何额外的参数和计算量,...
它需要计算个位置的attention,因此在时间维度上依旧多了计算局部时间attention的复杂度。在计算,的时间区间上,作者采用了一个单一的attention,来减少计算复杂度。 具体实现上,作者采用了“shift trick”,这使得不需要引入任何额外的参数和计算量,就能融合时间和空间维度。每个时间区间,的通道从通道中分配。
它需要计算个位置的attention,因此在时间维度上依旧多了计算局部时间attention的复杂度。在计算,的时间区间上,作者采用了一个单一的attention,来减少计算复杂度。 具体实现上,作者采用了“shift trick”,这使得不需要引入任何额外的参数和计算量,就能融合时间和空间维度。每个时间区间,的通道从通道中分配。