2. Feed-Forward Layers as Unnormalized Key-Value Memories 3. Keys Capture Input Patterns(针对训练集+人工识别) 4. Values Represent Distributions(针对训练集) 5. Aggregating Memories(针对验证集) Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memoriesarxiv.org/abs/2012.14913 1. Introduction 之前大部...
arXiv'22-(神经元分区)MoEfication: Transformer Feed-forward Layers are Mixtures of Experts 标题:MoEfication:Transformer前馈层是多个Expert的组合 编者的总结: 本文提出前馈神经网络有功能分区的概念,即对于某一个输入,只有一部分神经元被激活,大部分神经元静默摸鱼。 因此提出聚类方法,本质上是预测对于某个输入x,...
Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories一文指出了FFN的记忆作用,Knowledge Neurons in Pretrained Transformers一文给出了操作知识神经元的应用方式。这些工作对于去除现有语言模型的错误知识,或将新知识注入现有语言模型可能带来帮助。 发布于 2023-02-10 12:41・IP 属地山东 ...
action=detail&id=2630^abTransformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories https://arxiv.org/abs/2012.14913
2021. Transformer feed-forward layers are key-value memories. In Proceedings of EMNLP, pages 5484–5495. Giampiccolo et al. (2007) Danilo Giampiccolo, Bernardo Magnini, Ido Dagan, and Bill Dolan. 2007. The third PASCAL recognizing textual entailment challenge. In Proceedings of TEP, pages...
This repository includes the accompanying code for the paper "Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories". Mor Geva, Roei Schuster, Jonathan Berant, and Omer Levy. EMNLP, 2021. The code is built upon the fairseq framework, and includes changes at the core modules that allow extrac...
Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories[8] Knowledge Neurons in Pretrained Transformers[9] ... 问题来了,如果FFN存储着Transformer的knowledge,那么注定了这个地方不好做压缩加速: FFN变小意味着model capacity也变小,大概率会让整体performance变得很差。我自己也有过一些ViT上的实验 (相信其他人也...
此外,研究者使用可逆残差(reversible residual layers)代替标准残差(standard residuals),这使得存储在训练过程中仅激活一次,而不是 n 次(此处 n 指层数)。最终的 Reformer 模型和 Transformer 模型在性能上表现相同,同时在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。
接下来我们看看Transformer的一个核心特性,在这里输入序列中每个位置的单词都有自己独特的路径流入编码器。在自注意力层中,这些路径之间存在依赖关系。而前馈(feed-forward)层没有这些依赖关系。因此在前馈(feed-forward)层时可以并行执行各种路径。 位置编码操作: ...
3、线性层(Linear Layers) Query,Key,Value实际上是三个独立的线性层。每个线性层都有自己独立的权重。 输入数据与三个线性层分别相乘,产生Q、K、V。 注意力模块将其查询Query、键Key和值Value的参数矩阵进行N次拆分,并将每次拆分独立通过一个单独的注意力头。