1.现状 (1) 模型层数加深 (2) 模型参数量变大 (3) 难以训练 (4) 难以fine-tune 2. 单层参数量和占用内存分析 层 参数设置 参数量与占用内存 1 layer 0.5Billion 0.5Billion * 4Byte = 2GB embedding layer 64K tokens 1024 emb_size 8 batch_size 参数量 64K × 1K × 8 = 0.5B 内存 2GB 3. Transformer 模型内存占用的问题以及Reformer相应…

原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.07436 源码地址:https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020…

原创作者 | FLPPED 参考论文: A Survey of Transformers 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.04554 研究背景: Transformer在人工智能的许多领域取得了巨大的成功,例如自然语言处理,计算机视觉和音频处理,也自然吸引了大量的学术和行业研究人员的兴趣. 其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的,在后续的其他工作中,以Transformer为基础的预训练模型,在不同的任务中取得了state-of-the-art 的表现…

这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效…

模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhijian Liu, Ji Lin, Yujun Lin, Song Han 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11886v1 GitHub 地址:https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer 摘要 Transformer在自…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

MindSpore应用目标 以下将展示MindSpore近一年的高阶计划,会根据用户的反馈诉求,持续调整计划的优先级. 总体而言,会努力在以下几个方面不断改进. 1. 提供更多的预置模型支持. 2. 持续补齐API和算子库,改善易用性和编程体验. 3. 提供华为昇腾AI处理器的全面支持,并不断优化性能及软件架构. 4. 完善可视化.调试调优.安全相关工具. 预置模型 · CV:目标检测.GAN.图像分割.姿态识别等场景经典模型. · NLP:RNN.Transformer类型神经网络,拓展基于B…

​ 作者:Synced 翻译:仿佛若有光 第三十五届 AAAI 人工智能会议 (AAAI-21) 以虚拟会议的形式拉开帷幕.组委会在开幕式上公布了最佳论文奖和亚军.三篇论文获得了最佳论文奖,三篇被评为亚军. AAAI 2021 共收到 9,034 篇论文,再创历史新高,超过了去年的 8800 篇.来自中国的论文(3,319 篇)几乎是美国论文数量(1,822 篇)的两倍.在 7,911 篇去评审的论文中,共有 1,692 篇论文通过.今年的录取率为21%,略高于去年的20.6%. 点个关注,专注…

对于Transformer模型的positional encoding,最初在Attention is all you need的文章中提出的是进行绝对位置编码,之后Shaw在2018年的文章中提出了相对位置编码,就是本篇blog所介绍的算法RPR:2019年的Transformer-XL针对其segment的特定,引入了全局偏置信息,改进了相对位置编码的算法,将在相对位置编码(二)的blog中介绍. 本文参考链接: 1. 翻译:https://medium.com/@_init_/how-se…

目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) self-attention如何并行 (3) self-attention的计算总结 (4) self-attention的类型(multi-…