两者都具备共享领域信息的能力. 只不过卷积层的新embedding是用固定kernel做局部乘积求和(卷积)操作, 而T2T是用transformer层做全局汇总(attention)操作, 最后T2T要比卷积好1个点左右, 作者归因于transformer能考虑全局信息. 但是换个角度这也说明CNN+transformer比纯transformer性能要好. 并且看到这里我不禁设想如果全局都...
在Transformer里面,文本token之间采用causal attenition,图像的token之间采用full attention,如图Fig 11所示,灰色框表示可以某一位置的token可以attend to改token。 Fig 11 训练的时候,文本部分采用Next Token Prediction的损失,图像部分则是和MaskGIT一样,计算mask部分的图像token的重建损失。 模型的训练也经历了三个阶段,...
上图展示了一轮T2T的过程,首先将上一层transformer的输入token恢复为图像,然后进行有overlap的patch采样,最后将每个patch的特征展开,作为下一个层的输入。T2T重复两次,最终backbone的输入为14*14个token,与之前的ViT类似。这种token2token的方式模拟了卷积操作来捕捉局部特性,利用self-attention捕捉全局依赖,相比简单的划分...
1 = Token_performer(dim=token_dim, in_dim=in_chans*7*7, kernel_ratio=0.5)#self.attention2 = Token_performer(dim=token_dim, in_dim=token_dim*3*3, kernel_ratio=0.5)self.attention1=Token_performer(dim=in_chans*7*7,in_dim=token_dim,kernel_ratio=0.5)self.attention2=Token_performer(dim...
解码器也是由3DNA层堆叠得到,能够同时计算生成结果的self-attention和生成结果与条件之间的cross-attention。 最终的训练包含了三个目标任务Text-to-Image(T2I), Video Prediction (V2V) 和Text-to-Video(T2V),所以目标函数包含三部分。 对于T2I和T2V任务,C^text表示文本条件。对于V2V任务,由于没有文本输入,所以...
图2.在ImageNet上训练的ResNet50、ViT-L/16和论文提出的T2T-VIT-24的功能可视化。绿色框突出显示学习的低级结构特征,如边和线;红色框突出显示值为零或过大的无效要素地图。注意:这里为ViT和T2T-ViT可视化的特征图不是attention图,而是从tokens重塑的图像特征。
1. Image-to-Tokens 使用卷积+池化来取代原先ViT中7x7的大型patch。 2. LeFF 将tokens重新拼成feature map,然后使用深度可分离卷积添加局部性的处理,然后再使用一个Linear层映射至tokens。 3. LCA 前两个都比较常规,最后一个比较有特色,经过所有Transformer层以后使用的Layer-wise Class-token Attention,如下图所示:...
具体的实现步骤是,对于内块,保持使用传统的注意计算机制来计算QKV的乘积;而对于间块,使用线性注意核技巧。平铺技术在正向和后向过程中实现,以充分利用GPU硬件功能。因此,Lightning Attention-2可以训练具有无限序列长度的LLM,而不需要额外的成本,因为在固定的内存消耗下,其计算速度随着序列长度的增加而保持不变。
2.3 End-to-end Optimization with Attention Masking 虽然本文的目标是执行token稀疏化,但作者发现在训练过程中实现并不简单。首先,从π得到二进制决策掩码D的采样是不可微的,这阻碍了端到端的训练。为了克服这一问题,作者使用Gumbel-Softmax...
在之前的讲Transformer的文章Self-Attention & Transformer完全指南中,我们已经分析了原版Transformer是如何编码token的位置信息的。简单地说,原版Transformer根据token在句子中出现的位置,为token赋予一个个位置值,然后加到semantic embedding上即可。但是,这种方法的encoding是handcraft的。根据各位炼丹师的经验,这往往也可以被...