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....
可逆Transformer 总结 Reformer: The Efficient Transformer[1]是发表在ICLR 2020的一项工作,致力于用最小的内存训练Transformer网络。本文有两位共同一作,Nikita Kitaev[2]和Łukasz Kaiser[3],后者是Attention is all you need[4]作者之一,YouTube上有他的Transformer讲解视频[5],非常适合入门。冲着Łukasz的名字...
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...
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 ...
ICLR 2020 | Reformer ,一种高效的Transformer 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...
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...
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 论文地址: 1.https://openreview.net/pdf?id=rkgNKkHtvB 2.https://www.aminer.cn/pub/5e5e189993d709897ce1ddbc/reformer-the-efficient-transformer Transformer是NLP中广为应用的成熟...
Reformer的执行只需要更少的内存消耗,并且即使在单个GPU上运行也可以获得非常好的性能。论文Reformer: The efficient Transformer将在ICLR 2020上发表(并在评审中获得了近乎完美的分数)。Reformer模型有望通过超越语言应用(如音乐、语音、图像和视频生成)对该领域产生重大影响。
论文标题:REFORMER: THE EFFICIENT TRANSFORMER 论文链接:https://arxiv.org/abs/2001.04451 提出机构:U.C. Berkeley & Google Research 收录情况:ICLR2020 Reformer的优化目标:使Transformer节约内存、加速训练、处理长序列输入。 性能结论: Reformer相比Transformer的效率优化与sequence length有关,因此在长文本任务上效果...