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DiffusionBlocks：通过扩散解释进行分块神经网络训练

Created by
  • Haebom

作者

诚诚、小山正则、秋叶拓也

DiffusionBlocks：可扩展 Transformer 的原则性分块训练

大纲

为了解决内存瓶颈导致模型可扩展性受限的问题，本文提出了一个全新的框架：$\Textit{DiffusionBlocks}$，它将基于 Transformer 的网络转换为可独立训练的块。它将残差连接视为动态系统更新，并将其转化为对去噪过程的更新，从而允许每个块独立训练。通过利用分数匹配目标逐个训练每个块，内存需求将与块数量成比例地减少。基于各种 Transformer 架构（视觉、扩散、自回归、循环深度和掩模扩散）的实验表明，$\textit{DiffusionBlocks}$ 能够扩展到实际任务，同时保持与端到端训练相当的性能。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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提出了一种新的逐块学习框架来增强 Transformer 模型的可扩展性。
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适用于各种Transformer架构，并达到与端到端训练类似的性能。
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通过减少内存使用量实现大规模模型训练。
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提出具有理论基础的突破性方法
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Limitations：
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论文中未指定 Limitations（基于摘要）
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