在本文中,我们提出了一个高效的移动NLP架构--Lite Transformer,以便于在边缘设备上部署基于Transformer的NLP模型。其关键点是 Long Short range attention(长短程注意力,LSRA),它由两部分组成,一部分走传统的self-attention,这部分可以得到长距离的关系;另一部分使用一个精简版本的卷积神经网络,这部分来获得短距离的关...
论文:Lite Transformer with Long-Short Range Attentionby Wu, Liu et al. [ code in github ] LSRA特点:两组head,其中一组头部专注于局部上下文建模(通过卷积),而另一组头部专注于长距离关系建模(通过注意)。 传统的self-attention被认为是有冗余的,经验表明,句子中的本地关系被过于关注了。这可以通过标准卷...
在MIT 最近的研究《Lite Transformer with Long-Short Range Attention》中,MIT 与上海交大的研究人员提出了一种高效的移动端 NLP 架构 Lite Transformer,向在边缘设备上部署移动级 NLP 应用迈进了一大步。该论文已被人工智能顶会 ICLR 2020 收录。 该研究是由 MIT 电气工程和计算机科学系助理教授韩松领导的。韩松...
本文,提出了一种有效的轻量级的Transformer,以便部署mobil NLP应用程序。轻量级的transform的关键关键Long-Short Range Attention(LSRA),其中有一group负责局部上下文建模(通过卷积),而另一组负责距离关系建模(通过注意力)。 https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer Supervised Contrastive Learning https://arx...
Lite Transformer with Long-Short Range AttentionJi LinSong HanYujun LinZhanghao WuZhijian Liu
论文名称:Lite Transformer with Long-Short Range Attention 论文地址: Lite Transformer with Long-Short Range Attention https://arxiv.org/abs/2004.11886 12.1 Lite-Transformer原理分析: Transformer模型因其训练效率高、捕获长距离依赖能力强等特点,已经在自然语言处理中得到广泛应用。在此基础上,现代最先进的模型...
4.2 LITE TRANSFORMER WITH LONG-SHORT RANGE ATTENTION 具有长短范围注意力的轻量级Transformer 「方法简述:」本文提出了一种高效的移动自然语言处理架构Lite Transformer,它使用长短范围注意力(LSRA)来提高性能。LSRA将一组头专门用于局部上下文建模(通过卷积),另一组头则专门用于长距离关系建模(通过注意力)。在三个语...
Long-Short Range Attention (LSRA) primitive. LSRA trades off the computation in FFN for wider attention layers. It stretches the bottleneck to introduce more dependency capturing capability for the attention layer, and then shrink the embedding size to reduce the total computation amount while ...
Lite Transformer with Long-Short Range Attention 收录会议: ICLR 2020 论文链接: https://arxiv.org/abs/2004.11886 代码链接: https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer Lite Transformer 是一种融合卷积与 Self-Attention操作的、高效精简的 Transformer 结构,可应用于 NMT、ASR 等序列生成任务。其核心...
4.2 LITE TRANSFORMER WITH LONG-SHORT RANGE ATTENTION 具有长短范围注意力的轻量级Transformer 「方法简述:」本文提出了一种高效的移动自然语言处理架构Lite Transformer,它使用长短范围注意力(LSRA)来提高性能。LSRA将一组头专门用于局部上下文建模(通过卷积),另...