其架构主要分为三种变体:Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder,每种变体都有其独特的特点和应用场景。 Decoder-Only 变体 专注于文本生成任务,如语言模型、文本续写等。它使用标准的Transformer Decoder部分,但稍作改动,例如使用因果掩码(Causal Mask)来确保模型在生成文本时只能关注当前和之前的Token。 Encoder-O...
GLU变体改进Transformer 论文:GLU Variants Improve Transformer 「简介:」论文介绍了门控线性单元(GLU)的变体,它们通过使用不同的非线性(甚至是线性)函数来替代传统的sigmoid函数。作者在Transformer模型的前馈子层中测试了这些GLU变体,并发现其中一些变体比通常使用的ReLU或GELU激活函数能够提升模型的质量。 ReLU² 论文...
multi-head self-attention是Transformer的核心组成部分,和简单的attention不同之处在于,Multihead机制将输入拆分为许多小的chunks,然后并行计算每个子空间的scaled dot product,最后我们将所有的attention输出进行简单的串联拼接到期望的维度。 MultiheadAttention(X_q,X_k,X_v)=[head_1;...;head_h]W^ohead_i=At...
BERT作为早期变体之一,采用双向Transformer编码器捕捉上下文信息,通过掩码语言建模任务预训练模型,使得模型能更好理解词语在句子中的双向关系,这种设计尤其适合问答系统或文本分类任务。与BERT不同,GPT系列模型采用单向注意力机制,从左至右逐词生成文本,这种自回归特性使其在文本续写、对话生成等场景表现突出,模型通过预测下...
Transformer并不必须!#频率滤波 685 -- 1:16 App 直接取代注意力机制,类Transformer新模型跨界视觉任务实现新SOTA,比EfficientNet快3.5倍【论文+代码】 1528 -- 1:26 App Transformer提升效率的最好方法:频域核化,成本大幅降低 推理加速 2009 -- 0:39 App 涨点神器:清华提出新型注意力机制,深度学习论文创新必备...
Transformer模型自提出以来,凭借其强大的序列建模能力,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著成就。然而,随着应用场景的扩展,传统Transformer模型在处理长序列、降低计算复杂度等方面面临挑战。为此,研究者们提出了多种Transformer变体,其中Routing Transformer、Linformer和Big Bird尤为引人注目。本文将深入解析这三种变体的核心技...
在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型以其卓越的性能和广泛的应用场景成为了研究热点。然而,随着应用场景的复杂化和数据量的激增,原始的Transformer模型面临着计算效率低下、难以处理长文本等问题。为此,研究者们提出了多种Transformer变体,其中Sparse Transformer、Longformer和Switch Transformer尤为引人注目。本文将逐一介...
到目前为止，研究者已经提出了大量且种类驳杂的 Transformer 变体（又名 X-former），但是仍然缺失系统而全面的 Transformer 变体文献综述。 去年，谷歌发布的论文《Efficient Transformers: A Survey》对高效 Transformer 架构展开了综述，但主要关注 attention 模块的效率问题，对 Transformer 变体的分类比较模糊。 近日，...
Transformer新变体,大不同! 🔍 在2024年,Transformer模型及其多头注意力机制在自然语言处理(NLP)和其他领域持续发挥着重要作用。为了进一步提升模型的性能、效率和适用范围,研究者们不断探索新的创新方法。以下是一些可能的创新点: 1️⃣ 自适应多头注意力机制 🌐 💡 特点:在标准的多头注意力机制中,每个头的...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...