Die Transformer-Architektur ist im Bereich des modernen maschinellen Lernens weit verbreitet. Der entscheidende Punkt besteht darin, sich auf eine der Kernkomponenten des Transformators zu konzentrieren, die einen Softmax enthält, der zum Generieren einer Wahrscheinlichkeitsverteilung von Token verwendet wird. Softmax hat höhere Kosten, da es exponentielle Berechnungen durchführt und Sequenzlängen summiert, was die Durchführung einer Parallelisierung erschwert.
Google DeepMind hatte eine neue Idee: Ersetzen Sie die Softmax-Operation durch eine neue Methode, die nicht unbedingt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung ausgibt. Sie stellten außerdem fest, dass die Verwendung von ReLU dividiert durch die Sequenzlänge bei Verwendung mit einem visuellen Transformer dem traditionellen Softmax nahekommen oder es mithalten kann.
Papierlink: https://arxiv.org/abs/2309.08586
Dieses Ergebnis bringt neue Lösungen für die Parallelisierung, da der Schwerpunkt von ReLU auf der Parallelisierung der Sequenzlängendimension liegt und erfordert weniger Sammeloperationen als bei der herkömmlichen Methode
Der Punkt ist, sich auf die Rolle der Konvertierung von d-dimensionalen Abfragen, Schlüsseln und Werten zu konzentrieren
k_i, v_i} durch einen zweistufigen Prozess
Im ersten Schritt besteht der entscheidende Punkt darin, sich auf die Gewichte zu konzentrieren 
:
wobei ϕ normalerweise Softmax ist.
Der nächste Schritt bei der Verwendung besteht darin, sich auf die Gewichtung zu konzentrieren, um die Ausgabe zu berechnen. 
In diesem Artikel wird die Verwendung punktueller Berechnungen als Alternative zu ϕ untersucht.
ReLU Es geht darum, sich auf
DeepMind zu konzentrieren, dass für ϕ = Softmax in 1 
eine bessere Alternative ist. Sie werden 
The point is to focus namens ReLU verwenden.
Der erweiterte Punkt-für-Punkt-Fokus soll sich auf
konzentrieren. Die Forscher untersuchten auch experimentell eine breitere Palette von 
Optionen, wobei α ∈ [0, 1] und h ∈ {relu , relu², gelu,softplus, Identity,relu6,sigmoid}.
Was neu geschrieben werden muss, ist: Sequenzlängenerweiterung
Sie haben auch festgestellt, dass die Genauigkeit verbessert werden kann, wenn die Erweiterung mithilfe eines Projekts mit Sequenzlänge L erfolgt. Frühere Forschungsarbeiten zum Entfernen von Softmax verwendeten dieses Skalierungsschema nicht
Unter den Transformern, die derzeit Softmax verwenden und sich auf das Design konzentrieren, gibt es 
, was bedeutet, dass 
Obwohl dies wahrscheinlich keine notwendige Bedingung ist, 
dies während der Initialisierung sicherstellen kann 
Die Komplexität von ist 
, Das Beibehalten dieser Bedingung kann die Notwendigkeit verringern, andere Hyperparameter zu ändern, wenn Softmax ersetzt wird.
Während der Initialisierung sind die Elemente von q und k O (1), daher wird 
auch O (1) sein. Aktivierungsfunktionen wie ReLU behalten O (1) bei, daher ist ein Faktor von 
erforderlich, um die Komplexität von 
zu 
zu machen.
Hauptergebnisse
Abbildung 1 zeigt den Skalierungstrend von ReLU-Fokus auf Fokussierung und Softmax-Fokus auf Fokus auf ImageNet-21k-Training. Die x-Achse zeigt die gesamte für das Experiment benötigte Kernel-Rechenzeit in Stunden. Ein großer Vorteil von ReLU besteht darin, dass es in der Sequenzlängendimension parallelisiert werden kann, wodurch weniger Sammelvorgänge erforderlich sind als bei Softmax. Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: der Effekt der Sequenzlängenerweiterung einer punktuellen Alternative zu Softmax. Insbesondere werden Relu, Relu², Gelu, Softplus, Identity und andere Methoden verwendet, um Softmax zu ersetzen. Die X-Achse ist α. Die Y-Achse ist die Genauigkeit der Vision Transformer-Modelle S/32, S/16 und S/8. Die besten Ergebnisse werden normalerweise erzielt, wenn α nahe bei 1 liegt. Da es keine klare optimale Nichtlinearität gibt, verwendeten sie in ihren Hauptexperimenten ReLU, weil es schneller ist.
Der Effekt von qk-layernorm kann wie folgt ausgedrückt werden:
qk-layernorm wurde im Hauptexperiment verwendet, bei dem die Abfrage und der Schlüssel berechnet werden Konzentrieren Sie sich auf die Gewichte, bevor Sie LayerNorm durchlaufen. DeepMind gibt an, dass der Grund für die standardmäßige Verwendung von qk-layernorm darin besteht, dass Instabilität beim Skalieren von Modellgrößen verhindert werden muss. Abbildung 3 zeigt die Auswirkungen der Entfernung von qk-layernorm. Dieses Ergebnis zeigt, dass qk-layernorm nur geringe Auswirkungen auf diese Modelle hat. Die Situation kann jedoch anders sein, wenn die Modellgröße größer wird.
Neubeschreibung: Effekt für Türen hinzugefügt
Frühere Untersuchungen zum Entfernen von Softmax verwendeten die Methode des Hinzufügens einer Gating-Einheit, diese Methode kann jedoch nicht mit der Sequenzlänge skaliert werden. Insbesondere gibt es in der Gated-Attention-Einheit eine zusätzliche Projektion, die eine Ausgabe erzeugt, die durch eine elementweise multiplikative Kombination vor der Ausgabeprojektion erhalten wird. In Abbildung 4 wird untersucht, ob das Vorhandensein von Gattern das Umschreiben überflüssig macht, was eine Verlängerung der Sequenzlänge darstellt. Insgesamt stellt DeepMind fest, dass die beste Genauigkeit mit oder ohne Gates, mit und ohne Gates erreicht wird, indem ein Umschreiben erforderlich ist: Sequenzlängenerweiterungen. Beachten Sie außerdem, dass dieser Gating-Mechanismus für das S/8-Modell mit ReLU die für das Experiment erforderliche Kernzeit um etwa 9,3 % erhöht. 
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonReLU ersetzt Softmax im visuellen Transformer, der neue Trick von DeepMind senkt die Kosten schnell. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
