


DeepMind met à niveau Transformer, les FLOP de passes avant peuvent être réduits jusqu'à la moitié
En présentant la profondeur hybride, la nouvelle conception de DeepMind peut considérablement améliorer l'efficacité du transformateur.



- Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2404.02258.pdf
Fixer un budget de calcul statique inférieur à l'équivalent conventionnel. Le montant de calcul requis par Transformer ; l'approche consiste à limiter le nombre de jetons dans la séquence qui peuvent participer aux calculs du module (c'est-à-dire le module d'auto-attention et le MLP ultérieur). Par exemple, un Transformer standard peut autoriser tous les jetons de la séquence à participer aux calculs d'auto-attention, mais le MoD Transformer peut limiter l'utilisation de seulement 50 % des jetons de la séquence. Pour chaque token, il y a un algorithme de routage dans chaque module qui donne un poids scalaire ; ce poids représente la préférence de routage pour chaque token - que ce soit pour participer au calcul du module ou pour le contourner. Dans chaque module, trouvez les k plus grands poids scalaires, et leurs jetons correspondants participeront au calcul de ce module. Puisque seuls k tokens doivent participer au calcul de ce module, son graphe de calcul et sa taille de tenseur sont statiques pendant le processus d'entraînement ; ces tokens sont des tokens dynamiques et liés au contexte reconnus par l'algorithme de routage ;






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