Nchịkọta
Nlebara anya Linear na-eji aghụghọ mgbakọ na mwepụ na-eji ogologo usoro dochie anya quadratic softmax na Transformers. Onye na-eme ihe bụ usoro ama ama nke na-eme ka softmax dị ka site na iji kernel atụmatụ enweghị usoro, na-eme usoro ogologo oge dị ọnụ ala.
Ntị Linear na Performer Kernels bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo.
Ime miri emi
Nleba anya ngbanwe ọkọlọtọ na-agbakọ akara n'etiti akara ngosi abụọ ọ bụla, na-efu oge na ebe nchekwa na-eto n'akụkụ ogologo ogologo (O(n^2)). Nleba anya n'ahịrị na-edegharị mgbakọ ahụ ka ọnụ ahịa na-eto naanị n'ahịrị (O(n)). Echiche bụ isi: nlebara anya softmax bụ softmax (QK ^ T) V, mana ọ bụrụ na iji kernel feature map phi dochie softmax, ị ga-enweta phi (Q) (phi (K) ^T V). N'ihi na ịba ụba matrix bụ ihe mmekọ, ị na-agbakọ phi(K)^T V mbụ (obere d-by-d matrix), na-ezere nnukwu n-by-n akara matrix kpamkpam. Onye na-eme ihe, site na Google na 2020, na-eme ka nke a bụrụ nkwenye kwesịrị ntụkwasị obi nke ezi softmax site na iji FAVOR + (Ntị ngwa ngwa Via nti Orthogonal Random atụmatụ), na-esepụta amụma enweghị usoro nke na-eme atụmatụ kernel enweghị mmasị na kwụsie ike.
Nghọta nka nka
FAVOR+ Performer na-atụ aro softmax kernel exp(q.k) na-eji ezigbo random atụmatụ: ọ na-esepụta ajụjụ na igodo site na ntule Gaussian na-enweghị usoro, na-ekwe nkwa nlebara anya nlebara anya na-abụghị nke na-adịghị mma yana na-ezere ọnụọgụ ọnụọgụ nke ndị nleba anya mbụ. Iji njiri mara orthogonal na-ebelata ọdịiche. N'ụzọ dị oke mkpa, matrix n-by-n adịghị eme ihe mgbe ọ bụla, ya mere ebe nchekwa na-adaba site na quadratic ruo linear, na-enye usoro nke iri puku kwuru iri puku token.
Nleba anya Linear na kernel ndị na-eme ihe
Nlebara anya Linear na-eji aghụghọ mgbakọ na mwepụ na-eji ogologo usoro dochie anya quadratic softmax na Transformers. Onye na-eme ihe bụ usoro ama ama nke na-eme ka softmax dị ka site na iji kernel atụmatụ enweghị usoro, na-eme usoro ogologo oge dị ọnụ ala. Ntị Linear na Performer Kernels bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Ntị Linear na Performer Kernels dị ka ihe nlere anya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka chọrọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu siri ike na-eji Linear Attention na Performer Kernels na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data na akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ka ọ bụrụ ike na-adịgide adịgide gafee ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta Strategic
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ịhazi ogologo usoro genomic ma ọ bụ protein ebe nlebara anya zuru oke ga-eme ka ebe nchekwa GPU kwụsị
Nchịkọta ọkwa ọkwa akwụkwọ n'ime akụkọ dị ogologo ogologo na-enweghị nbibi, na-eji ọkpụkpụ azụ ụdị onye na-eme ihe.
Nlegharị anya ọdịyo ma ọ bụ usoro oge dị mma nke ọma ebe usoro dị n'usoro dị iri puku kwuru iri puku nzọụkwụ
Ibelata ọnụ ahịa nrịbama n'ụdị nkata ogologo okwu site n'iji ụdị nlebara anya linear dochie ụfọdụ akwa softmax.
Usoro mmejuputa
Ntị Linear na kernel ndị na-eme ihe na omume
Ịhazi ogologo usoro genomic ma ọ bụ protein ebe nlebara anya zuru oke ga-eme ka ebe nchekwa GPU kwụsị.
Ịhazi ogologo usoro mkpụrụ ndụ ihe nketa ma ọ bụ protein ebe nlebara anya zuru oke ga-agwụcha ndị otu ebe nchekwa GPU na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ntị Linear na kernel ndị na-eme ihe na omume
Nchịkọta ọkwa ọkwa akwụkwọ n'ime akụkọ dị ogologo na-enweghị nbibi, na-eji ọkpụkpụ azụ ụdị onye na-eme ihe.
Nchịkọta akwụkwọ-ọkwa maka akụkọ dị ogologo na-enweghị chunking, na-eji otu ndị na-eme ọkpụkpụ azụ na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ dịkwuo elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ntị Linear na kernel ndị na-eme ihe na omume
Nlegharị anya ọdịyo ma ọ bụ usoro oge dị mma nke ọma ebe usoro dị ogologo iri puku nzọụkwụ.
Igwe onyonyo ogologo oge ma ọ bụ usoro ihe nlegharị anya nke ọma ebe usoro n'usoro dị iri puku kwuru iri puku nzọụkwụ Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ọnụ ahịa njehie ka oge na-aga.
Ntị Linear na kernel ndị na-eme ihe na omume
Mbelata ọnụ ahịa nrịbama n'ụdị nkata ogologo okwu site n'iji ụdị nlebara anya linear dochie ụfọdụ akwa softmax.
Mbelata ọnụ ahịa inference na ụdị nkata ogologo okwu site na iji dochie ụfọdụ softmax layers na linear-ntention variants Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.