手机网站成功案例,集团网站品牌建设特点,网站seo 文章转载 修改标题,网站建设开票分类编码transformer的问题#xff1a;计算量大#xff0c;占用内存大#xff0c;不好部署。 所以大家在找能解决办法#xff0c;既能和transformer表现一样好#xff0c;又能在推理阶段计算复杂度很低。
这些方法大概分类三类#xff1a;一是代替transformer非线性注意力机制的…transformer的问题计算量大占用内存大不好部署。 所以大家在找能解决办法既能和transformer表现一样好又能在推理阶段计算复杂度很低。
这些方法大概分类三类一是代替transformer非线性注意力机制的线性注意力二是牺牲并行训练但是推理效率高的循环模型三是寻找一种其他机制代替注意力机制。但是都不成功。
RetNet整体结构 X是每层的输入序列LN是LayerNorm
MSRmulti-scale retention RetNet是L个单独模块堆叠每个模块包含MSR和FFN两部分。 考虑循环模型序列建模问题可以表示为 其中Sn是隐层Vn是输入。 By absorbing A into WQ and WK把方程写为 γ简化为标量 retention layer定义为
