他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
与此同时,一些研究在稀疏化密集 MLP 层而不损失质量方面取得了 promising 的成果,但由于硬件利用率低,其中一些模型实际上可能比稠密模型更慢 [5, 6, 12, 24, 33]。 Monarch Mixer (M2) 我们转向一种称为 Monarch 矩阵 (Monarch matrices) 的表达能力强、亚平方的结构化矩阵类 [12] (图 1 左) 来提出...
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
用GeGLU层替换旧的MLP层，改进了原始BERT的GeLU激活函数。通过移除不必要的偏置项（bias terms）简化架构，由此可以更有效地使用参数预算。在嵌入层之后添加一个额外的归一化层，有助于稳定训练。接着，在提升速度/效率方面，ModernBERT利用了Flash Attention 2进行改进，依赖于三个关键组件：一是使用交替注意力（...
MLP层:Transformer中使用的是一个由两个全连接层构成的FNN,第一个全连接层会将维度放大4倍,第二个则降维到原始的H,因此,这里的参数量为H×4H+4H×H=8H2. 上面的multi-head和MLP,都属于一个Transformer block,而我们会使用L个blocks。 因此,总体参数量=VH+12LH2. ...
实现下面的MaskLM类来预测BERT预训练的掩蔽语言模型任务中的掩蔽标记。预测使用单隐藏层的多层感知机(self.mlp)。在前向推断中,它需要两个输入:BERTEncoder的编码结果和用于预测的词元位置,输出是这些位置的预测结果。 AI检测代码解析 class MaskLM(nn.Module): ...
BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去适配预训练语言模型,而不是让预训练语言模型主动针对下游任务做优化) 每个batch只有15%的token被预测,所以BERT收敛得比left-to-righ...
用旋转位置嵌入(RoPE)替换旧的位置编码,提升模型理解词语之间相对位置关系的表现,也有利于扩展到更长的序列长度。 用GeGLU层替换旧的MLP层,改进了原始BERT的GeLU激活函数。 通过移除不必要的偏置项(bias terms)简化架构,由此可以更有效地使用参数预算。
多层感知器(MLP): $$ MLP(X)=W_2softmax(W_1X+b_1)+b_2 $$ 损失函数: $$ Loss=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}y_ilog(\hat{y_i}) $$ 其中,$Q$、$K$、$V$分别表示查询、键值,$X$表示词嵌入,$W_1$、$W_2$表示线性变换参数,$b_1$、$b_2$表示偏置参数,$y$表示真实值,$\hat...