DeepMind 将这一策略命名为 Mixture-of-Depths(MoD),以突显这一事实:各个 token 在 Transformer 深度上通过不同数量的层或模块。我们这里将其翻译成「混合深度」,见图 1。MoD 支持使用者权衡考量性能与速度。一方面,使用者可以使用与常规 Transformer 同等的训练 FLOPs 来训练 MoD Transformer,这可为最终的对数...
一方面,使用者可以使用与常规 Transformer 同等的训练 FLOPs 来训练 MoD Transformer,这可为最终的对数概率训练目标带来多达 1.5% 的提升。另一方面,MoD Transformer 使用更少的计算量就能达到与常规 Transformer 同样的训练损失 —— 每一次前向传播的 FLOPs 可少最多 50%。 这些结果表明,MoD Transformer 可以学习智...
引入混合深度,DeepMind 新设计可大幅提升 Transformer 效率。 Transformer 的重要性无需多言,目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术,其中一个重要的改进方向是提升 Transformer 的效率,比如让其具备自适应计算能力,从而可以节省下不必要的计算。 正如不久前 Transformer 架构的提出之一、NEAR Protocol 联合创始人 I...
一方面,使用者可以使用与常规 Transformer 同等的训练 FLOPs 来训练 MoD Transformer,这可为最终的对数概率训练目标带来多达 1.5% 的提升。另一方面,MoD Transformer 使用更少的计算量就能达到与常规 Transformer 同样的训练损失 —— 每一次前向传播的 FLOPs 可少最多 50%。 这些结果表明,MoD Transformer 可以学习智...
引入混合深度,DeepMind新设计可大幅提升 Transformer 效率。 Transformer 的重要性无需多言,目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术,其中一个重要的改进方向是提升 Transformer 的效率,比如让其具备自适应计算能力,从而可以节省下不必要的计算。 正如不久前 Transformer 架构的提出之一、NEAR Protocol 联合创始人 Il...
DeepMind 的这个团队采用了类似于混合专家(MoE) Transformer 的方法,其中会在整个网络深度上执行动态 token 层面的路由决策。 而与MoE 不同的是,这里他们的选择是:要么是将计算应用于 token(和标准 Transformer 一样),要么就是通过一个残差连接绕过它(保持不变,节省计算)。另一个与 MoE 的不同之处是:这里是将...
DeepMind 将这一策略命名为 Mixture-of-Depths(MoD),以突显这一事实:各个 token 在 Transformer 深度上通过不同数量的层或模块。我们这里将其翻译成「混合深度」,见图 1。 MoD 支持使用者权衡考量性能与速度。一方面,使用者可以使用与常规 Transformer 同等的训练 FLOPs 来训练 MoD Transformer,这可为最终的对数概率...
DeepMind升级Transformer,前向通过FLOPs最多可降一半 简介:【4月更文挑战第25天】DeepMind提出的新Transformer变体MoD,通过动态分配计算资源降低前向计算复杂度,旨在优化效率并保持性能。MoD模型采用动态路由机制,集中计算资源处理关键token,减少不必要的计算,从而提高效率和速度。实验显示,MoD模型能减半FLOPs,降低成本。然而...
DeepMind 将这一策略命名为 Mixture-of-Depths(MoD),以突显这一事实:各个 token 在 Transformer 深度上通过不同数量的层或模块。我们这里将其翻译成「混合深度」,见图 1。 MoD 支持使用者权衡考量性能与速度。一方面,使用者可以使用与常规 Transformer 同等的训练 FLOPs 来训练 MoD Transformer,这可为最终的对数概率...
DeepMind 的这个团队采用了类似于混合专家(MoE) Transformer 的方法,其中会在整个网络深度上执行动态 token 层面的路由决策。 而与MoE 不同的是,这里他们的选择是:要么是将计算应用于 token(和标准 Transformer 一样),要么就是通过一个残差连接绕过它(保持不变,节省计算)。另一个与 MoE 的不同之处是:这里是将...