2020ICLR REFORMER: THE EFFICIENT TRANSFORMER 针对的问题是序列较长时,attention scores占用内存过多的问题 文中提出两种提高transformer效率的方法: 1.通过LSH方法选出重要的注意力权重,实现将注意力权重分块计算,减少注意力权重占用的内存。 2.通过将transformer转换为可逆transformer,减少后向传播过程中的存储量。 1....
基于Transformer的各种巨型模型在各种自然语言处理任务中常常能够取得最优结果,但这些模型的训练成本往往过高,在针对长序列文本上尤甚。为此,本文提出两种技术以改善基于Transformer的这类模型,名为Reformer。第一,使用局部敏感hash,替换原始的点乘方式的attention,从而将其空间复杂度从O(L2)降低到O(LlogL),其中L表示...
4.2 优化QKTQKT→ Memory-efficient attention QKTQKT→qiKTqiKT=> 对每个query单独计算,而无需计算整个大矩阵乘积 4.3 优化QKTQKT→ Shared-QK Transformer (Q = K) TransformerReformer (LSH attention) A→ linear projection 1 → Q A→ linear projection 2 → K ...
可逆Transformer不需要在每一层中存储激活结果,在后面实验部分,我们对比使用了相同数量的参数,其表现与标准Transformer一样。 分块: 每一层Transformer中前馈网络所用的中间向量维度dff=4k甚至更高维度,依然非常占用内存;然而,一个序列中各个tokens在前馈网络层的计算是相互独立的,所以这部分计算可以拆分为c个组块: 这...
可逆残差网络细节可以参考大幅减少GPU显存占用:可逆残差网络(The Reversible Residual Network) 可逆Transformer 我们将可逆残差网络的思想应用到Transformer中,在可逆块中结合了自注意力层和前馈网络层。结合上面的可逆残差公式,F函数变成了自注意力层,G函数变成了前馈网络层,注意的是每层的归一化处理放在了残差块里面。
本文介绍的是ICLR2020入选 Oral 论文《Reformer: The Efficient Transformer》,作者来自UC 伯克利和谷歌大脑。 作者| 李光明 编辑| 丛 末 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=rkgNKkHtvB Transformer是NLP中广为应用的成熟技术,在许多任务中取得了骄人的成绩,尤其是长序列文本上表现突出,但却极其耗费算力和内存...
全网最全Efficient Transformer整理,提升Transformer效率方法讲解,Reformer、Performer、Linformer等等, 视频播放量 4736、弹幕量 1、点赞数 184、投硬币枚数 161、收藏人数 337、转发人数 26, 视频作者 日常半躺, 作者简介 机器学习科研up,持续在自我怀疑和自我接纳之间
Transformer (Vaswani et. al.) is great, it attends to a longer context, it offers parallelization in computation which RNNs don’t, and most importantly, they have the state of the art results. In…
Reformer: The Efficient Transformer : 二者曲线基本一致,这说明可逆网络结构在节省内存的前提下,并没有损伤精度。 LSH attention in Transformer 相比全注意力机制,LSH注意力是一个近似的方法,从下面的实验图可以...dmodel大的多,所以消耗的内存更多。 序列长度为L的attention在时间和空间的复杂度都是O(L2),所以...
The resulting model, the Reformer, performs on par with Transformer models while being much more memory-efficient and much faster on long sequences. 展开 关键词: Computer Science - Machine Learning DOI: 10.48550/arXiv.2001.04451 年份: 2020 ...