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(...
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)。
简介 graphviz 是贝尔实验室设计的一个开源的画图工具,它的强大主要体现在“所思即所得"(WYTIWYG,what you think is what you get),这是和office的“所见即所得“(WYSIWYG,what you see is what you get)完全不同的一种方式。 它的输入是一个用dot语言 编写的绘图脚本,通过对输入脚本的解析,分析出其中的...
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...
View publication 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...
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 ...
This is the official PyTorch implementation of MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) (ICCV 2023). Mask-Attention-Free Transformer for 3D Instance Segmentation [Paper] Xin Lai, Yuhui Yuan, Ruihang Chu, Yukang Chen, Han Hu, Jiaya Jia Get Started Environment Install dependencies # install attention...
ATAuto Transformer ATArmy Telegraph(philatelic overprint, South Africa) ATAltes Testament(German: Old Testament) ATAlkaline Trio(band) ATArmored Trooper(anime) ATAveraging Time ATAdministrative Trainee ATAutomatic Ticketing ATAntarctic Treaty ATAssistive Technology ...
在Transformer框架(一种基于自注意力机制的深度学习模型)中,引用的注意力机制被称为自注意力机制(Self Attention,有时称为intra-attention)。这是在上一节介绍的基础上,对顺序输入内容进行了上下文相关的增强,使注意力机制可以更好的注意到整段输入内其他输入token的关联性信息,从而可以为提取更多信息创造条件。正是自...
RWKV-v5架构模型能力指标接近Llama2,但推理成本降低2~10倍,训练成本降低2~3倍。RWKV架构的能源效率源自线性Transformer架构的2~10倍计算效率与Transformer架构的二次缩放。随着模型规模的扩大,RWKV架构的节能特性会越发明显。wisemodel社区也欢迎云原生基础架构工程师和算法工程师等加入,或者加入志愿者团队。