本文的核心出发点是,能否使用更加轻量经济的前馈神经网络(MLP)来替代Transformer中笨重的自注意力层,并通过知识蒸馏的方式使用原始模块进行迁移训练,作者将优化后的模型称为”attentionless Transformers“。作者在IWSLT2017等数据集上的实验验证了attentionless Transformer可以达到与原始架构相当的性能,同时进行了一系列消融...
隐藏层(该隐藏层具有随机且不进行学习的权重)以及具有学习连接的输出层的分层网络,如今这被视为 MLP 的雏形,它并不等同于现代意义上具有反向传播能力的 MLP,也未形成深度学习网络的概念。
作者: Deepseek NSA 这论文的最大意义其实是重构了transformer的根基,moe改了mlp层,但是这个还不够,mlp moe,又不是第一天有。 而attention 层才是硬骨头,尤其是transformer的attention层,折磨人,浪费训练效率和算力的其实主要是它。NSA 这个操作会动摇现在硬件design的根基,尤其是对Transfomer优化的硬件,还有某些库,这...
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,如下图: 从上图可以看到,多层感知机层与层之间是全连接的。多层感知机最底层是输入层,中间是隐藏层,最后是输出层。 1)隐藏层的神经元怎么得来?
在进行知识蒸馏之前,需要从原始Transformer模型中提取中间激活值,并且对其进行额外的调整,如下图所示,首先需要在每个注意力层中将句子的输入单词表示转换为由输入表示提取的值的线性组合,随后,MLP网络需要将句子的串联单词表示作为输入,并在一次前向传播中生成更新的单词表示作为输出。为了处理不同长度的输入句子,作者直接...
(1)注意力层替换(Attention Layer Replacement,ALR):仅用MLP替换多头注意力(MHA)块,保留残差连接和归一化层。 (2)残差连接替换的注意力层(Attention Layer with Residual Connection Replacement,ALRR):MHA模块以及残差连接被MLP替换,这种方式可以直接消除 Transformer 中的残差连接。
传统的Transformer模型都靠多层感知机(MLP)层来混合通道间的信息,而我们这次大胆尝试,把Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 层塞进了Transformer里,看看能不能碰撞出新的火花!💥💡 将KAN融入Transformer的过程中,我们发现并克服了三个主要挑战: 1️⃣ 基础函数(Base function):传统的B样条函数在现代硬件上的并行...
CNN、Transformer和MLP各有其特点和优势,选择哪种架构取决于具体任务的需求。CNN适合处理具有空间结构的数据,如图像和视频;Transformer适用于序列数据,如文本;MLP则在处理分类和回归任务时表现良好。未来展望- 混合架构:将不同架构的优势结合起来,用于解决更复杂的任务。-...
Transformer中最重要的是什么? | 虽然基于 Transformer 的大语言模型(LLM)在各种任务中的扩展表现出了良好的性能,但它的架构也十分冗余,为实际部署带来了效率挑战。尽管人们对 LLM 中的冗余有所认识,但对 Transformer 中不同架构(如 MLP 和注意力层)之间冗余的可变性探索不足。
具体而言,我们基于 LLaVA NeXT 引入了以下模块:(a)视觉粒度缩放器,包括多个池化层以获得具有不同粒度的视觉 token;(b)视觉粒度路由器,包括 Transformer 层、MLP 层和投票器层,用于根据图像和指令选择合适的视觉粒度。 此外,我们提出了 RGLF,这是一种新颖的训练...