归一化后的图层输出可以表示为: LayerNorm为层归一化操作,X为层的输入,SubBlock(X)表示子块(MHA或MLP)内的操作。 随着归一化层的去除,重点转移到调整残差分支。这种调整可以用数学模型表示为: 其中α_res是一个可训练的比例因子,应用于子块的输出来管理输出规模。 为了在不归一化的情况下平衡不同层输出的规模,...
Block Transformer架构突出了自回归变换器中全局到局部建模的推理时优势,实证发现表明全局和局部组件都扮演了至关重要的角色,对于全局和局部的理解不仅可以加速推理,可能还会对以后的架构改进产生新的方向。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2406.02657 代码: https://github.com/itsnamgyu/block-transformer 作者:SAC...
class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() #层归一化 self.ln1 = nn.LayerNorm(d_model) self.ln2 = nn.LayerNorm(d_model) self.mha = MultiHeadAttention() self.ffn = FeedForwardNetwork() def forward(self, x): #残差连接实现 x = x + self.mha(sel...
如上图,Block Transformer架构主要由三部分组成,它们分别为:Embedder、Block Decoder、Token Decoder。 「Embedder」是一个轻量级模块,主要作用是将输入的一系列token(词汇)转换成一个固定大小的输入块(input block),并生成对应的块嵌入( block embedding)。这些嵌入随后成为Block Decoder(块解码器)的输入单元。Embedder的...
为了应对这些挑战,研究人员提出了一种名为“简化版Transformer”的解决方案,其核心思想是在不损失性能的前提下,通过优化Transformer Block的设计来减少参数数量和训练时间。 Transformer Block是Transformer模型的基本构建块,由注意力机制(Attention Mechanism)和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)两个主要组件构成。
简介:Block Transformer是一种优化自回归语言模型推理效率的新架构,通过块级自注意力来平衡全局和局部依赖,提高吞吐量。模型包含嵌入器、块解码器和令牌解码器,其中块解码器处理全局依赖,令牌解码器处理局部细节。这种方法减轻了KV缓存的延迟和内存开销,尤其是在长序列处理中。实验显示,尽管Block Transformer参数量增加,但...
LayerNorm为层归一化操作,X为层的输入,SubBlock(X)表示子块(MHA或MLP)内的操作。 随着归一化层的去除,重点转移到调整残差分支。这种调整可以用数学模型表示为: 其中α_res是一个可训练的比例因子,应用于子块的输出来管理输出规模。 为了在不归一化的情况下平衡不同层输出的规模,可以采用以下策略: ...
本文将详解Transformer Block的原理和作用。 Transformer Block是由注意力机制(attention mechanism)和前馈神经网络(feed-forward neural network)两个组件构成的。 注意力机制是Transformer Block的核心。它可以帮助模型在处理序列数据时捕捉上下文关系。注意力机制的基本思想是根据输入序列中每个元素与其他元素的相关性来赋予...
标准的Transformer Block并不简介,每个block由attention, MLP, skip connection, normalization各子模块构成。一些看似微小的修改可能导致模型训练速度下降,甚至导致模型无法收敛。 在本篇工作中,我们探索了Transformer Block精简的方式。结合了信号传播理论以及一些经验性的观察,我们在不损失训练速度的前提下,移除了skip conne...
Block Transformer Block Transformer包括三个组成部分: 嵌入器:嵌入器将每个LB令牌的块聚合成一个输入块嵌入。 块解码器:块解码器对整个块序列应用自注意力以模拟全局依赖关系。 令牌解码器:令牌解码器在每个块内应用自注意力以处理细粒度的局部依赖性并解码个别令牌。