The simplest interpretation for the Fourier Transform is as a particularly effective mechanism for mixing tokens, which evidently provides the feed-forward sublayers sufficient access to all tokens.Because of th
得到傅里叶变化序列后,经过一次残差连接和正态化,再经过一层前馈神经网络从d_model到隐藏维度,接着经过一次残差连接和正态化,再来一次前馈神经网络从隐藏维度到d_model;这就是一个fourier transformer block; 其他结构与transformer相同; 下面是模型的对比,可以看到FNetmat的mixing layer ops 操作数量是和Linaer的操...
论文:FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms 复现具体流程:github.com/HJHGJGHHG/Pa 一、Motivation 经典Transformer 中Self-Attention $O(n^2)$ 的时空复杂度是一大缺陷,而我们知道 Self-Attention 的本质在于融合各个 token 间的信息,那么有没有别的更加高效的方式也能完成这一目标呢?显然存在,诸如 MLP-...
FNet:基于傅里叶变换的高效网络结构 《FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms》曾获得2022年举办的计算机语言学会北美分会(NAACL)的最高效 NLP 论文奖,NAACL 委员会高度称赞该团队对大型语言模型效率所做出的贡献,并称这项创新还让模型能够处理更长的输入序列,让未来研究远程上下文成为可能。 论文链接:https:/...
FNet:傅里叶变换在NLP的新应用 在2022年的NAACL会议上,一篇名为《FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms》的论文荣获最高效NLP论文奖。该论文由Google Research的James Lee-Thorp、Joshua Ainslie、Iya Eckstein和Santiago Ontanon共同完成。NAACL委员会对这项创新表示高度赞赏,认为它对大型语言模型效率的提升具有显...
We show that Transformer encoder architectures can be massively sped up, with limited accuracy costs, by replacing the self-attention sublayers with simple linear transformations that "mix" input tokens. These linear transformations, along with simple nonlinearities in feed-forward layers, are sufficient...
开发者社区已贡献了针对物联网设备的量化版本和金融时间序列专用变体,进一步扩展了其在实时监控、风险管理等领域的应用边界。论文《FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms》中验证了该方法在保持90%以上基准精度的前提下,训练速度提升达40%的实证结果。
Unofficial implementation of Google's FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms text-classification text transformer vision image-classification feedforward-neural-network language-model fourier-transform fnet Updated May 18, 2021 Python butok / FNET Sponsor Star 120 Code Issues Pull requests ...
《FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms》曾获得2022年举办的计算机语言学会北美分会(NAACL)的最高效 NLP 论文奖,NAACL 委员会高度称赞该团队对大型语言模型效率所做出的贡献,并称这项创新还让模型能够处理更长的输入序列,让未来研究远程上下文成为可能。
在2020年,一篇题为《FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms》的论文将BERT中的自注意力层替换为简单的傅里叶变换层进行“标记混合”。这导致在训练期间速度加快,并且准确性相当。在论文中有几点特别值得注意: 作者声称FNet在GPU上比BERT快80%,在TPU上快70%。这种速度提升有两个原因: ...