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P51 各式各样的神奇的自注意力机制

P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第1张图片

计算量大

当input sequence 很长时，计算量特别大

  • self-atttention 至少一个大模型的一部分
  • 当input sequence 很长时，主要运算来自self - attention， 加快 self attention ,才能有明显的加快速度
  • P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第2张图片

变形

  1. local attention
    只计算左右两个位置的 attention weight, 其他位置设为0
    缺陷： 只看到某个小范围的咨询
    那岂不是跟CNN一样
    计算快，但是效果不一定好

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2. stride attention

如看两个间隔一个， 或者看一个间隔一个
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3. global attention

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所有的 attention 变形一起上

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直接估计在 atteontion matrix 里哪些位置数值大，哪些小，小的直接设为0
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  • 怎么快速预估attention weights?
    (聚类，根据相似性)
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    P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第10张图片

是否需要所有的 attention matrix

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选择有代表性的K
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如何选择有代表性的K

CNN : 长sequence 变成 短 sequence
Linformer
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P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第14张图片
Q K 维数需要一样，V不一定

转变计算顺序 矩阵相乘的顺序，计算量不一样
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P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第16张图片

P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第17张图片

P51 各式各样的神奇的自注意力机制_第18张图片

总结

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