如下图所示,首先通过permute将feature以一定规律打乱,然后将feature map分为几个块分别做self-attention,这样获得的是long-range 的attention信息;此后,再进行一次permute还原回原来的特征位置,再次进行分块attention,获得了short-range 的attention。通过拆解long/short range的attention,能够大大降低计算量。 具体的性能表...
如下图所示,首先通过permute将feature以一定规律打乱,然后将feature map分为几个块分别做self-attention,这样获得的是long-range 的attention信息;此后,再进行一次permute还原回原来的特征位置,再次进行分块attention,获得了short-range 的attention。通过拆解long/short range的attention,能够大大降低计算量。 具体的性能表...
本文将作为后续的想当大侠:我的 Transformer 加速笔记(一):FlashAttention 篇的基础科普,从头了解最朴素的 Attention 计算是如何完成的。接下来首先要引出这个大名鼎鼎 Attention 计算公式,本文的内容也基本就是走一遍这个公式: Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V Transformer 论文中给出的结构是 Encoder-Decoder 架...
如下图所示,首先通过permute将feature以一定规律打乱,然后将feature map分为几个块分别做self-attention,这样获得的是long-range 的attention信息;此后,再进行一次permute还原回原来的特征位置,再次进行分块attention,获得了short-range 的attention。通过拆解long/short range的attention,能够大大降低计算量。 具体的性能表...
这导致了相当的精度和加速 训练。特别是,论文中的几点很突出: 作者声称 FNet 在 GPU 上比 BERT 快 80%,在 GPU 上比 BERT 快 70% 热塑性聚氨酯。这种加速的原因有两个:a)傅里叶变换层 是未参数化的,它没有任何参数,并且 b) 作者使用 Fast 傅里叶变换(FFT);这将时间复杂度从(在自我注意力的情况下)...
在2021 年课程的 transformer 视频中,李老师详细介绍了部分 self-attention 内容,但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式: 先简单复习下之前的 self-attention。假设输入序列(query)长度是 N,为了捕捉每个 value 或者 token 之间的关系,需要对应产生 N 个 key 与之对应,并将 query 与 key 之间做 dot-pr...
举个例子,比如我们在做文本翻译的时候,有时候在翻译当前的 token 时不需要给出整个 sequence,其实只需要知道这个 token 两边的邻居,就可以翻译的很准,也就是做局部的 attention(local attention)。这样可以大大提升运算效率,但是缺点就是只关注周围局部的值,这样做法其实跟 CNN 就没有太大的区别了。
原理代码讲解|通道级单头自注意力模块 CVPR热点问题之加速推理训练 Single-Head Self-Attention【V1代码讲解032】, 视频播放量 1401、弹幕量 0、点赞数 28、投硬币枚数 10、收藏人数 62、转发人数 6, 视频作者 布尔大学士, 作者简介 工学博士在读,做通俗易懂的科研分享,工
在2021 年课程的 transformer 视频中,李老师详细介绍了部分 self-attention 内容,但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式: 先简单复习下之前的 self-attention。假设输入序列(query)长度是 N,为了捕捉每个 value 或者 token 之间的关系,需要对应...
·再然后,将Self-Attention模块中的query、key和value的投影解释为多个 卷积,然后计算注意力权重和value的聚合。 因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。 这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型...