日韩成人免费在线_国产成人一二_精品国产免费人成电影在线观..._日本一区二区三区久久久久久久久不

當(dāng)前位置:首頁(yè) > 元宇宙 > AI

AI 架構(gòu) Transformer 再進(jìn)化:谷歌新方法突破長(zhǎng)文本處理,注意力模塊內(nèi)存需求可降至 1 47

來(lái)源: 責(zé)編: 時(shí)間:2024-10-11 16:31:21 83觀看
導(dǎo)讀 10 月 9 日消息,科技媒體 marktechpost 昨日(10 月 8 日)發(fā)布博文,報(bào)道稱(chēng)谷歌公司推出了選擇性注意力(Selective Attention)方法,可以提高 Transformer 架構(gòu)模型的性能。Transformer 架構(gòu)簡(jiǎn)介T(mén)ransformer 是一種革命

10 月 9 日消息,科技媒體 marktechpost 昨日(10 月 8 日)發(fā)布博文,報(bào)道稱(chēng)谷歌公司推出了選擇性注意力(Selective Attention)方法,可以提高 Transformer 架構(gòu)模型的性能。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Transformer 架構(gòu)簡(jiǎn)介

Transformer 是一種革命性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),由谷歌在 2017 年提出,主要用于處理序列數(shù)據(jù),特別是在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Transformer 的核心是自注意力機(jī)制,允許模型在處理輸入序列時(shí)捕捉詞與詞之間的關(guān)系,讓模型能夠關(guān)注輸入序列中的所有部分,而不僅僅是局部信息。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Transformer 由多個(gè)編碼器和解碼器組成。編碼器負(fù)責(zé)理解輸入數(shù)據(jù),而解碼器則生成輸出。多頭自注意力機(jī)制使模型能夠并行處理信息,提高了效率和準(zhǔn)確性。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Transformer 架構(gòu)模型挑戰(zhàn)

Transformer 架構(gòu)的一大挑戰(zhàn)是它們?cè)谔幚黹L(zhǎng)文本序列時(shí)效率低下,由于每個(gè)標(biāo)記與序列中的每個(gè)其他標(biāo)記都相互作用導(dǎo)致二次復(fù)雜度,這就導(dǎo)致隨著上下文長(zhǎng)度的增加,計(jì)算和內(nèi)存需求呈指數(shù)增長(zhǎng)。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

現(xiàn)在解決這一問(wèn)題的方法包括稀疏注意力機(jī)制(sparse attention mechanisms),它限制了標(biāo)記之間的交互數(shù)量,以及通過(guò)總結(jié)過(guò)去信息來(lái)減少序列長(zhǎng)度的上下文壓縮技術(shù)。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

不過(guò)這種方法是通過(guò)減少在注意力機(jī)制中考慮的標(biāo)記數(shù)量達(dá)成的,因此通常以性能為代價(jià),可能會(huì)導(dǎo)致上下文關(guān)鍵信息丟失。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

谷歌新方法

谷歌研究的研究人員提出了一種名為選擇性注意的新方法,可以動(dòng)態(tài)忽略不再相關(guān)的標(biāo)記,從而提高 Transformer 模型的效率。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

選擇性注意力使用軟掩碼矩陣來(lái)確定每個(gè)標(biāo)記對(duì)未來(lái)標(biāo)記的重要性,減少對(duì)不重要標(biāo)記的關(guān)注。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

研究表明,配備選擇性注意的 Transformer 架構(gòu)模型在多個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色,同時(shí)顯著降低了內(nèi)存使用和計(jì)算成本。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

例如,在擁有 1 億參數(shù)的 Transformer 模型中,注意力模塊的內(nèi)存需求在上下文大小為 512、1024 和 2048 個(gè) tokens 時(shí)分別減少至 1/16、1/25 和 1/47。所提方法在 HellaSwag 基準(zhǔn)測(cè)試中也優(yōu)于傳統(tǒng) Transformer,對(duì)于較大的模型規(guī)模實(shí)現(xiàn)了高達(dá) 5% 的準(zhǔn)確率提升。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

選擇性注意力允許構(gòu)建更小、更高效的模型,在不損害準(zhǔn)確性的情況下,顯著減少內(nèi)存需求。Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

附上參考地址Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Selective Attention Improves Transformer Kcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

This AI Paper from Google Introduces Selective Attention: A Novel AI Approach to Improving the Efficiency of Transformer ModelsKcf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

本文鏈接:http://www.www897cc.com/showinfo-45-9029-0.htmlAI 架構(gòu) Transformer 再進(jìn)化:谷歌新方法突破長(zhǎng)文本處理,注意力模塊內(nèi)存需求可降至 1 47

聲明:本網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容旨在傳播知識(shí),若有侵權(quán)等問(wèn)題請(qǐng)及時(shí)與本網(wǎng)聯(lián)系,我們將在第一時(shí)間刪除處理。郵件:2376512515@qq.com

上一篇: 僅靠微軟無(wú)法滿足激增的 AI 計(jì)算需求,OpenAI 被曝和甲骨文合作

下一篇: 消息稱(chēng) Kimi AI 助手內(nèi)測(cè)深度推理功能,月之暗面有團(tuán)隊(duì)國(guó)慶加班 7 天 3 倍工資

標(biāo)簽:
  • 熱門(mén)焦點(diǎn)
    SQL Error: select * from ***_ecms_news13 where id in(188,50,187,30,67,,55,117,215) limit 9
Top 主站蜘蛛池模板: 怀宁县| 锦屏县| 禄丰县| 化德县| 牟定县| 黄大仙区| 崇仁县| 新泰市| 扎鲁特旗| 祥云县| 榆树市| 萍乡市| 东乡| 闽侯县| 福清市| 分宜县| 武山县| 霍林郭勒市| 平山县| 涞水县| 富阳市| 绥棱县| 页游| 绥滨县| 石家庄市| 邯郸市| 天峨县| 南通市| 靖边县| 亳州市| 丹凤县| 沂南县| 福海县| 清新县| 达尔| 阿拉善盟| 浠水县| 华宁县| 新乐市| 吕梁市| 平湖市|