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...
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...
而用了AFT-conv后,不同层、head的attention都有所不同,有助于模型捕获不同尺度的特征。 3 小结 本文提出了一种Dot Product Attention Free的Transformer,最多能将transofmer的时间复杂度从\mathcal{O}(T^2d)降低到\mathcal{O}(Td)(AFT-simple)。
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...
2.1 Attention Free Transformer 首先,定义了Attention Free Transformer(AFT),它是MHA的plugin replacement,不需要改变Transformer的其他架构。给定输入X, AFT先将它们线性变换为,,,然后执行以下操作: 其中,是元素的乘积;是应用于query的非线性映射,默认为sigmoid;是学习到成对的位置偏差。
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...
We introduce Attention Free Transformer (AFT), an efficient variant of Transformers that eliminates the need for dot product self attention. In an AFT layer, the key and value are first combined with a set of learned position biases, the result of which is multiplied with the query in an el...
一句话概括:本文提出了Attention Free Transformer (AFT),一种高效的Transformer变体,消除了点积自注意力的需要。在AFT层中,键和值先与一组学习到的位置偏置组合,结果与查询按元素相乘。这种新操作的内存复杂度对上下文大小和特征维度均是线性的,兼容大规模输入和模型大小。文中还提出了AFT-local和AFT-conv两种变体,...
其次，Attention Free Transformer（AFT）展示了与Linear Transformer相似的思路，但具体实现和复杂度计算有所不同。AFT通过优化注意力机制，减少了空间复杂度，同时保持了全局注意力，避免了传统Attention的计算瓶颈。与Linear Transformer相比，AFT在推理阶段表现出递推特性，进一步简化了计算过程。在复杂度分析中...
一句话概括:本文提出了Attention Free Transformer (AFT),一种高效的Transformer变体,消除了点积自注意力的需要。在AFT层中,键和值先与一组学习到的位置偏置组合,结果与查询按元素相乘。这种新操作的内存复杂度对上下文大小和特征维度均是线性的,兼容大规模输入和模型大小。文中还提出了AFT-local和AFT-conv两种变体,...