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رؤى - 트랜스포머 최적화
선형 트랜스포머를 사용한 희소 문맥 기반 바이그램 학습 및 전이
본 논문에서는 선형 트랜스포머를 사용하여 희소 문맥 기반 바이그램 모델을 학습하고 전이하는 방법을 분석하여 트랜스포머의 문맥 정보 및 전역 지식 학습 능력에 대한 이론적 토대를 제시합니다.
트랜스포머에 Adam이 필요한 이유: Hessian 관점에서 본 블록 이질성
트랜스포머 모델 학습 시 Adam optimizer가 SGD보다 성능이 우수한 이유는 트랜스포머의 Hessian 행렬에서 나타나는 '블록 이질성' 때문이며, 이는 서로 다른 파라미터 블록 간의 Hessian 스펙트럼 차이가 크게 나타나는 현상을 의미한다.
트랜스포머의 특징: 이론적 헤세 행렬 분석을 통한 통찰
트랜스포머의 손실 지형은 데이터, 가중치 및 어텐션 모멘트에 대한 높은 비선형적 의존성과 헤테로젠한 구조를 특징으로 하며, 이는 소프트맥스 및 쿼리-키 매개변수화와 같은 트랜스포머 고유의 설계 선택으로 인해 발생합니다.
선형 주의 집중 모델은 트랜스포머 최적화를 이해하는 데 필수적일 수 있다
선형 트랜스포머 모델을 선형 회귀 문제에 적용하면 실제 트랜스포머 최적화에서 관찰되는 다양한 특징들을 재현할 수 있다. 이는 선형 트랜스포머 모델이 트랜스포머 최적화를 이해하는 데 유용한 추상화 모델이 될 수 있음을 시사한다.
선형 주의 집중 모델은 트랜스포머 최적화를 이해하는 데 필수적일 수 있다
선형 트랜스포머 모델을 선형 회귀 문제에 적용하면 실제 트랜스포머 최적화에서 관찰되는 다양한 특징들을 재현할 수 있다. 이는 선형 트랜스포머 모델이 트랜스포머 최적화를 이해하는 데 유용한 추상화 모델이 될 수 있음을 시사한다.
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