dense attention:每个 token 之间两两计算 attention,复杂度 O(n²)。 sparse attention:每个 token 只与其他 token 的一个子集计算 attention,复杂度 O(n*logn)。 具体来说,sparse attention 除了相对距离不超过 k 以及相对距离为 k,2k,3k,... 的 token,其他所有 token 的注意力都设为 0,如下图所示: ...
2. 主推 few-shot,相比于 GPT-2 的 zero-shot,具有很强的创新性; 3. 模型结构略微变化,采用 sparse attention 模块; 4. 海量训练语料 45TB(清洗后 570GB),相比于 GPT-2 的 40GB; 5. 海量模型参数,最大模型为 1750 亿,GPT-2 最大为 15 亿参数; sparse attention sparse attention 与传统 self-att...
在模型结构上,GPT-3 延续使用 GPT 模型结构,但是引入了 Sparse Transformer 中的 sparse attention 模块(稀疏注意力)。 sparse attention 与传统 self-attention(称为 dense attention) 的区别在于: dense attention:每个 token 之间两两计算 attention,复杂度 O(n²) sparse attention:每个 token 只与其他 token ...
在模型结构上,GPT-3 延续使用 GPT 模型结构,但是引入了 Sparse Transformer 中的 sparse attention 模块(稀疏注意力)。 sparse attention 与传统 self-attention(称为 dense attention) 的区别在于: dense attention:每个 token 之间两两计算 attention,复杂度 O(n²)sparse attention:每个 token 只与其他 token ...
具体来说,Sparse Attention除了相对距离不超过k亦即相对距离不超过k,2k,3k, ..., 的token,其他所有的token的注意力都设为0,如下图所示:使用sparse attention的好处主要有:减少注意力层的计算复杂度,节约显存和耗时,从而能够处理更长的输入序列 具有"局部紧密相关和远程稀疏相关"的特性,对于距离较近的上下文关注...
GPT-3模型和GPT-2一样,但GPT-3应用了Sparse Transformer中的attention结构。 sparse attention 与传统 self-attention(称为 dense attention) 的区别在于: dense attention:每个 token 之间两两计算 attention,复杂度 O(n²) sparse attention:每个 token 只与其他 token 的一个子集计算 attention,复杂度 O(n*lo...
最后一个重要的点是，GPT-3采用了一种Sparse Transfromer模型。我们知道，Transformer是谷歌研发的一款功能强大的序列模型，最早用在BERT模型中。该模型最大的特点是采用自注意力机制（self-attention）改善了RNN训练慢的缺点。GPT-3同样采用了 Transformer架构，不同的是它融合了一种稀疏式自注意力机制（Sparse Self-...
▲ 采用Sparse Self-attention Layers的模型更容易识别二维图像 GPT-3的工作模式是让用户提供一个文本提示,之后通过运算返回一个完成文本(即一篇完成的文章)以匹配用户给它的模式。例如,这一次在《卫报》上刊登的文章,就是研究人员提供了“说服读者相信未来机器人的发展不会对人类造成威胁”这样一个作文题目,最后有GPT...
不同之处在于,在 transformer 各层中使用了交替稠密(alternating dense)且局部带状稀疏注意力(locally banded sparse attention)模式,类似于 Spare Transformer。GPT-3 模型不仅超级大,且在超大数据集上进行了训练 (45TB,过滤筛选后大约 570GB)。这些使得 GPT-3 可以很好地做其他模型无法做的事情:执行特定任务而无...
最后一个重要的点是,GPT-3采用了一种Sparse Transfromer模型。 我们知道,Transformer是谷歌研发的一款功能强大的序列模型,最早用在BERT模型中。该模型最大的特点是采用自注意力机制(self-attention)改善了RNN训练慢的缺点。 GPT-3同样采用了 Transformer架构,不同的是它融合了一种稀疏式自注意力机制(Sparse Self-att...