计算复杂度低,同时更适合于表示向量的相似度,由于缩放因子(除以向量维度平方根)的存在,在数值上还更加稳定。 点乘的复杂度是o(n),加法通常是o(n2),当两个向量相似时,点乘的结果相比加法会更大,使值分布更稀疏,更好的捕捉到重要信息。 4.为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled(为什么除以dk的平方根)...
那么这一个章节我们还是从另一个方面,也就是attention部分来介绍transformer结构的另外一种扩展情形。众所周知,transformer里的attention机制(无论是encoder或者decoder独自的self-attention,还是encoder跟decoder交互的cross-attention)的时间跟空间复杂度都是O(N2),跟文本的长度是一个平方关系,因为每一个位置都需要计算跟...
很多 Xformer 模型通过各种不同的方法(比如 Factorization、Low Rank、特殊 Pattern 或复用参数等)将时间复杂度由 O(n2) 降为 O(nlogn) 或 O(n) 。 Transformer 的 GPU 底层优化核心技术 根据Transformer 的架构特点,快手的研究者在 Nvidia Faster Transformer 开源库 [14] 基础上针对具体的模型应用从算子、内存...
诚然,自注意力允许我们对完整的图像上下文信息进行建模,但它与高内存和计算成本相关。为了捕获局部和全局上下文像素信息,注意力机制产生了O(N2)的巨大时间复杂性,其中N表示几个输入特征图。必须使用交叉注意力模块和知识蒸馏来生成交叉路径上的稀疏注意力图,以减...
(4)轻量化的 Transformer 改进模型 (Xformer)包含 Reformer、Longformer 或Performer等。这类模型的研究着眼于降低复杂度,提升前向推理效能,是最近两年的个热点。很多 Xformer 模型通过各种不同的方法 (比如 Factorization、Low Rank.特殊 Pattern 或复用参数等) 将时间复杂度由 0(n2)降为 0(nlogn)或 O()。
Fast-ParC使用快速傅里叶变换将ParC的O（n2）时间复杂度进一步降低为O（n log n）。这种加速使得在...
例如,Transformer是当今自然语言处理中深度学习堆栈的关键组成部分。Transformer的变体以及最近研究和实践的激增可能会使研究人员和从业者难以跟上创新的步伐。在过去的六个月里,已经提出了近十几种新的内存高效的轻量级模型。鉴于此,综述调查现有文献是非常及时和有益的。Transformer模型的一个关键特征是其自注意力机制。
另一方面,由于 Transformer 使用自注意力块,因此它们需要在推理时维护“NxN”矩阵,您可以看到推理成本呈线性比例 (O(N)),内存复杂度呈二次比例 (O(N2) )。 虽然RetNet 使用 Transformer 的自注意力模块来并行化训练并实现最先进的性能,但它不会遇到上述推理成本和内存复杂性问题。这是由于它调整了自注意力模块...
Attention层的好处是能够一步到位捕捉到全局的联系,因为它直接把序列两两比较(代价是计算量变为O(n2)O(n2)),当然由于是纯矩阵运算,这个计算量相当也不是很严重);相比之下,RNN需要一步步递推才能捕捉到,而CNN则需要通过层叠来扩大感受野,这是Attention层的明显优势。
这类模型的研究着眼于降低复杂度,提升前向推理效能,是最近两年的一个热点。很多 Xformer 模型通过各种不同的方法(比如 Factorization、Low Rank、特殊 Pattern 或复用参数等)将时间复杂度由 O(n2) 降为 O(nlogn) 或 O(n) 。 Transformer 的 GPU 底层优化核心技术...