本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT),同时作者还引入了AFT-local和AFT-Conv,这两个模型在保持全局连通性的同时,利用了局域性和空间权重共享的思想。通过实验验证了AFT在所有benchmarks上具有竞争性能的同时具有出色的效率。 1简介 本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT),在AFT层中,首先将key和value...
这里我们介绍Apple提出的AFT(Attention Free Transformer)[4],他没有使用矩阵乘法,而是使用一些点乘来实现自注意力模块的计算。此外AFT还提出了AFT-local、AFT-simple和AFT-conv,AFT-local的提出是作者发现注意力表现出明显的局部注意力模式,因此使用了更小的注意力窗口。AFT-conv则是作者借鉴了分组卷积的思想,让...
例如下棋需要持续对棋盘状态进行跟踪,用 Transformer 需要堆多层才能解决,但在理论上可以证明 RWKV 一层就够了(当然,用多层仍然会效率更好,这里比较的是模型每一层的表达力)。 第二是长期 CoT,就是思维链推理。RWKV 可以保持固定的显存和速度,做超长推理。比如我们社区最近有人用 RWKV 小模型做 400 万 token ...
本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT),在AFT层中,首先将key和value与一组学习到的位置偏差结合起来,然后以元素方式将其结果与query相乘。这个新的操作在context size和特征维度上都具有线性的内存复杂度,使得它能够兼容大的输入和模型大小。 作者还引入了AFT-local和AFT-Conv,这两个模型变种在保持全局连通性...
本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT),在AFT层中,首先将key和value与一组学习到的位置偏差结合起来,然后以元素方式将其结果与query相乘。这个新的操作在context size和特征维度上都具有线性的内存复杂度,使得它能够兼容大的输入和模型大小。 作者还引入了AFT-local和AFT-Conv,这两个模型变种在保持全局连通性...
元始智能彭博:要了解RWKV,得先从Transformer说起。目前主流大模型包括GPT、Llama这些,都是用的Transformer架构。 Transformer包含两个主要部分:随序列长度增加而变慢的attention机制,和速度显存恒定的FFN全连接网络。 Transformer的attention机制就像考试时候开卷查资料,每写一个字都要翻一遍书,KV cache越来越大,效率自然就...
Transformer | 没有Attention的Transformer依然是顶流!!! 本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT),同时作者还引入了AFT-local和AFT-Conv,这两个模型在保持全局连通性的同时,利用了局域性和空间权重共享的思想。通过实验验证了AFT在所有benchmarks上具有竞争性能的同时具有出色的效率。
元始智能彭博:要了解RWKV,得先从Transformer说起。目前主流大模型包括GPT、Llama这些,都是用的Transformer架构。 Transformer包含两个主要部分:随序列长度增加而变慢的attention机制,和速度显存恒定的FFN全连接网络。 Transformer的attention机制就像考试时候开卷查资料,每写一个字都要翻一遍书,KV cache越来越大,效率自然就...
Apple引领的创新，AFT（Attention Free Transformer）提出了一种突破性的计算方式，挑战了传统矩阵乘法在自注意力中的地位。AFT家族包括AFT-local（局部注意力）、AFT-simple和AFT-conv，每一个版本都在效率与复杂性之间寻求平衡。其中，AFT-full的精髓在于：首先，通过三个线性变换进行权值计算；接着，位置...
8. Attention Free Transformer (AFT)是一种简化版的Transformer模型，旨在通过完全去除注意力机制，减少计算量。虽然AFT在某些场景下能够显著降低计算成本，但其性能可能受限于缺少注意力机制带来的信息处理能力。9. CosFormer则利用余弦相似性替代传统的点积运算，以优化Attention机制。这种方法通过减少计算量，...