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Mecanismos de atención eficientes para modelos lingüísticos de gran tamaño: una encuesta

Created by
  • Haebom

Autor

Yutao Sun, Zhenyu Li, Yike Zhang, Tengyu Pan, Bowen Dong, Yuyi Guo, Jianyong Wang

Describir

Este artículo analiza exhaustivamente las tendencias de investigación en mecanismos de atención eficiente para abordar la complejidad cuadrática de tiempo y memoria de los mecanismos de autoatención en arquitecturas basadas en Transformers, el marco fundamental de los modelos lingüísticos a gran escala. Específicamente, nos centramos en dos enfoques principales: atención lineal y atención dispersa, integrando innovaciones algorítmicas y consideraciones de hardware. Mediante el análisis de casos donde se han aplicado mecanismos de atención eficiente a modelos lingüísticos preentrenados a gran escala, tanto en arquitecturas compuestas exclusivamente por atención eficiente como en diseños híbridos que combinan componentes locales y globales, buscamos sentar las bases para el diseño de modelos lingüísticos escalables y eficientes.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Comparamos y analizamos los pros y contras de la atención lineal y la atención dispersa para brindar orientación en la selección de un mecanismo de atención eficiente.
Proporciona información sobre el diseño arquitectónico y las estrategias de implementación de modelos de lenguaje a gran escala que emplean mecanismos de atención eficientes.
Puede ayudarle a lograr implementaciones prácticas integrando innovaciones algorítmicas y consideraciones de hardware.
Limitations:
Este artículo se centra en un análisis exhaustivo de la investigación existente y, por lo tanto, no incluye ninguna propuesta de nuevos algoritmos o arquitecturas.
Puede faltar una discusión detallada sobre los criterios y la metodología de evaluación del desempeño de los mecanismos de atención eficientes.
Es posible que no cubra todas las últimas tendencias de investigación.
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