Keskeiset käsitteet
새로운 주의 메커니즘은 효율성과 학습 능력을 향상시키며 Transformer 모델의 성능을 향상시킵니다.
Tiivistelmä
Mehran Hosseini와 Peyman Hosseini가 새로운 주의 메커니즘을 소개합니다.
Optimised Attention, Efficient Attention, Super Attention을 소개하고 각각의 특징과 성능을 설명합니다.
주의 메커니즘의 수학적 기반을 탐구하고 향상된 주의 메커니즘의 효율성과 성능을 분석합니다.
MNIST, CIFAR100, IMDB 영화 리뷰, Amazon 리뷰 데이터셋에서 주의 메커니즘을 평가합니다.
다양한 실험 결과를 통해 Efficient Attention 및 Super Attention이 표준 Attention을 능가하는 것을 확인합니다.
Tilastot
Optimised Attention은 표준 주의와 유사하게 수행되지만 매개변수가 3/4이고 헤드 당 하나의 행렬 곱셈이 적습니다.
Efficient Attention은 표준 주의와 유사하게 수행되지만 매개변수가 1/2이고 헤드 당 두 개의 행렬 곱셈이 적습니다.
Super Attention은 표준 주의를 크게 능가하며 매개변수와 행렬 곱셈이 적습니다.
Lainaukset
"The bigger the better" has been the prevailing maxim in AI in the last few years.
"Optimised Attention omits the W V kernel, while preserving the learning capabilities of standard attention."
"Efficient Attention reduces the attention layer’s size by 1/2 and its computational cost by h matrix multiplication."