因此,本文提出了一个 hardware efficient algorithm for linear attention that trades off memory movement against parallelizability —— FLASHLINEARATTENTION,然后提出引入数据依赖门的 —— gated linear attention(GLA)。 背景 Standard autoregressive Transformer Q,K,V=XWQ,XWK,XWV O=softmax((QKT⊙M))V...
Transformer are RNNs: Linear attention 可以写成RNN RNN 与 SSM: SSM是可并行化,并且添加了记忆优化的RNN Transformer与Linear Attention:Performer告诉我们恰当的取核函数可以逼近原始attention-> hidden_size -> 无限大才可以(refer:https://kexue.fm/archives/8601) Transformer are SSMs: Mamba2(告诉我们SSM与...
此外,作者的模块可以作为一个插件模块,轻松地应用于各种现代视觉Transformer架构。作者在5个先进的模型上进行了实验,包括DeiT,PVT,PVT-v2,Swin Transformer和CSwin Transformer。考虑到扩大感受野的优势,作者在视觉Transformer的早期阶段采用了 Focused Linear Attention 块,其余的块保持不变。 4.4、模型架构说明 1、FLatten...
Linear Attention Transformer是在传统Transformer模型的基础上进行改进的。它引入了一种新的注意力机制,即线性注意力。传统的注意力机制是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相似度来确定每个位置的权重,然后根据这些权重对输入序列进行加权求和。而线性注意力机制则是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的线性...
上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper(https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta)通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的...
Transformer 模型通过自注意力机制解决了长距离依赖问题,但计算成本较高。SSM 模型将序列建模转化为状态空间问题,通过线性代数优化计算效率。Linear Attention 机制进一步降低了计算复杂度,实现了更高效的序列处理。三
它使用Triton来编写代码,并针对不同的线性Transformer架构使用不同的优化方式。例如对于RWKV 6就采用在时间维度进行kernel fuse的方式来加速。其次,RWKV-CUDA是RWKV系列模型迭代中针对Linear Attention模块的改进开发的自定义高性能cuda kernel(https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDA)。flash-rwkv(https://github....
transformer linear attention 综述 概述说明 1. 引言 1.1 概述 本文对Transformer线性注意力进行综述。注意力机制在自然语言处理和计算机视觉领域中被广泛应用,而Transformer模型作为一种基于注意力机制的架构,在自然语言处理任务中取得了很高的性能。其中,线性注意力是Transformer模型中的一种重要形式,它通过引入线性变换来...
1. 揭示了 Mamba 与 Linear Attention Transformer 之间的关系:Mamba 和 Linear Attention Transformer 可以使用统一的公式表示。进一步地,Mamba 可以视为具有若干特殊设计的线性注意力,其特殊设计为:输入门 (input gate)、遗忘门 (forget gate)、快捷连接 (shortcut)、无注意力的归一化、single-head 和更先进的宏观...
Linear Attention Transformer A fully featured Transformer that mixes (QKᵀ)V local attention with Q(KᵀV) global attention (scales linearly with respect to sequence length) for efficient long-range language modeling. Install $ pip install linear-attention-transformer ...