Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

EcoTransformer: Sự chú ý không cần nhân lên

Created by
  • Haebom

Tác giả

Xin Gao, Xingming Xu, Shirin Amiraslani, Hong Xu

Phác thảo

Bài báo này đề xuất EcoTransformer, một kiến trúc Transformer mới, nhằm giải quyết vấn đề độ phức tạp tính toán và mức tiêu thụ năng lượng cao của cơ chế chú ý tích vô hướng mở rộng (dot-product attention) của Transformer hiện tại. EcoTransformer tạo ra các vectơ ngữ cảnh đầu ra thông qua phép tích chập với hạt nhân Laplacian, và khoảng cách giữa các truy vấn và khóa được đo bằng phép đo L1. Không giống như chú ý dựa trên tích vô hướng, EcoTransformer loại bỏ phép nhân ma trận, giảm đáng kể độ phức tạp tính toán. Nó hoạt động tương đương hoặc tốt hơn so với chú ý tích vô hướng mở rộng hiện có trong các tác vụ NLP, tin sinh học và thị giác, đồng thời giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một kiến trúc mới có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề về tải tính toán cao và mức tiêu thụ năng lượng của các máy biến áp hiện có.
◦
Nó chứng minh những kết quả duy trì hoặc vượt trội hơn hiệu suất hiện có trong nhiều lĩnh vực như NLP, tin sinh học và thị giác.
◦
Nó có thể đóng góp đáng kể vào việc phát triển các mô hình AI tiết kiệm năng lượng.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác minh thêm về khả năng khái quát hóa của các kết quả thực nghiệm được trình bày trong bài báo này.
◦
Cần có những hạn chế khi sử dụng hạt nhân Laplacian và số liệu L1 cũng như phân tích so sánh với các phép đo khoảng cách khác.
◦
Cần đánh giá hiệu suất sâu hơn cho các mô hình có quy mô và độ phức tạp khác nhau.
👍
Made with Slashpage