Transformer[1]自从被提出之后,因为它的自注意力模块需要计算Query和Key的转置的矩阵乘法,因此关于Transformer的平方级的复杂度便成了一个热门的讨论方向。例如我们介绍过的Sparse Transformer[2]提出使用稀疏的矩阵代替Transformer的密集矩阵来降低矩阵乘法的计算量。Transforemer-XL[3]提出将一个长序列拆分成若干个片段(...
存在两类问题是更适合 RWKV 去解决而 Transformer 不适合解决的: 第一是state tracking,就是状态跟踪。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...
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)。
量子位:有观点认为Transformer的高性能正是源于其注意力机制,你如何看待这一说法? 元始智能彭博:这么说不太准确。Transformer确实在做那些需要明确对应关系的机械性的任务时表现不错。 但是RWKV通过RL一样能做到这些,它也可以学会使用外部记忆,学会在需要的时候重新查看前文。 从前大家认为Transformer做不了System 2,现...
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...
w->atten_op k->atten_op v->atten_op atten_op->atten σ->mul atten->mul mul->llo llo->oup} AFTSimple 代码语言:javascript 复制 digraph AFTSimple{rankdir=BTnode[style=filled,color=Black fontcolor=White,fillcolor="#30638e",fontname="SimHei",fontsize=32,width=5,height=2,]inp[label=...
width=5, height=2, ] inp [label="输入\n[BatchSize,\nSeqLen,\nHidSize]", shape="Mrecord"] llq [label="LinearQ\n[HidSize, ProjSize]", shape="box"] llk [label="LinearK\n[HidSize, ProjSize]", shape="box"] llv [label="LinearV\n[HidSize, ProjSize]", shape="box"] ...
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...
Various implementations of attention-free transformers include a gating and pooling operation that allows the attention-free transformers to provide comparable or better results to those of a standard attention-based transformer, with improved efficiency and reduced computational complexity with respect to ...
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...