[深層学習]4000倍早いTransformer, Self-Attentionの計算量がO(n^2)からO(n)になった[論文解説] - Qiita
[深層学習]4000倍早いTransformer, Self-Attentionの計算量がO(n^2)からO(n)になった[論文解説]DeepLearning深層学習Transformer Attentionを爆速にした論文Transformers are RNNsを解説 こんにちはYosematです！ 今回は長いこと計算時間が問題になっていたAttentionが爆速になってしまったという論文Transformers are RNNsを解説していきます。 今後も論文解説を続けていきますのでぜひTwitterとQiitaをフォローしてください！モチベ上がります！ 忙しい人向け Attentionの計算に内積を使うのをやめてカーネル関数を使う Self-Attentionの計算オーダーが$O(n^2)>>O(n)$になった 計算は爆速になったけどパフォーマンスはcompetetive! Tra
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[論文メモ] Hydra Attention: Efficient Attention with Many Heads - にんひどりんはんのう
arxiv.org CADL2022 効率的なmulti-head attentionの提案 transformerのattentionはトークンの数の2乗オーダーの計算コストを必要とする。 そのためVision Transformer(ViT)などで高解像度の画像を扱うとトークン数が膨大になり、計算のほとんどをattention matrixの生成と適用に費やすことになる。 これをなんとかしたいというお気持ち。 提案手法 一般的なsoftmax self-attentionは以下の式(1) トークン数を、特徴量の次元数をとすると計算量は。 softmaxをとの類似度を図る関数として一般化したのが以下の式 非線形関数でを分解する。 を先に計算することで、計算量はになる。 これが1つのヘッドに相当。計算量はTについて線形になったが一般になのでまだ高コスト。 基本self-attentionは
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Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
This work introduces an efficient method to scale Transformer-based Large Language Models (LLMs) to infinitely long inputs with bounded memory and computation. A key component in our proposed approach is a new attention technique dubbed Infini-attention. The Infini-attention incorporates a compressive memory into the vanilla attention mechanism and builds in both masked local attention and long-te
【コード付き】画像用Transformerを利用して衛星画像の分類機械学習モデルを作成する | 宙畑
色々な分野で応用され始めているTransformerの簡単な解説と実際に衛星画像を利用した雲判定機械学習モデルを作成していきます。 宙畑の2020年Kagglerのアンケート記事でも触れましたが、最近は自然言語処理で使われていたTransformerという技術が、自然言語処理以外の分野でも利用されるようになり、精度の高い結果を出すようになりました。 Kaggleランカーの9人に聞いた、2020年面白かったコンペ9選と論文9選 今回の記事では、Transformer や画像を扱うための Vision Transformer(ViT) についての簡単な解説をおこない、実際に ViT を利用して衛星画像の分類タスクを行います。コードはGoogle Colaboratory(GPU) 上で動かすことを想定していますので、すぐに実行できるようになっています。 Transformer Transfor
最新の高性能 Diffusion Models （2024年） - Qiita
最近、Transformerベースのdiffusion modelが高いパフォーマンス（ImageNetのFID基準）を出している。ということで、特に性能の高い最新モデルを2つ紹介する。加えて、これらを調査していたら、それらの性能をさらに底上げする手法とCNNベースでさらに高い性能を出してSOTAを達成したぞという論文にもさらに行き着いたので、それら2本も併せて追加で紹介する。 （追記）2024/2/23に発表されたStable Diffusion 3や2/15に発表されたOpenAIのSoraでは、今回紹介するDiTがDiffusion Transformer（拡散トランスフォーマー）のベース技術に採用されている。 ※以降の図は論文からそのまま引用、もしくはそれに多少の加工を加えたものとなる。 ※以降のpaperswithcodeの順位は2024/1時点 目次 DiT (ICCV'23)
【詳説】Attention機構の起源から学ぶTransformer
みなさんは、Transformerについてどのようなイメージを持っていますか？ 最近は、BERT、GPTなどのTransformerベースのモデルが目を見張るような成果をだしているので、それらを想像する方が多いかと思います。これらはTransformerの発展形ですが、Transformerの起源のほう、即ちAttentionを想像された方もいるかもしれません。この記事で説明していくのは、Transformerの起源のAttention機構についてです。BERTやGPTについては、別の記事で解説できればと思います。 Transformerの論文タイトル「Attention Is All You Need」からTransformerの成功はAttention機構にあることが推測できると思いますが、その通りで、Attention機構なしにTransformerを語るのは難しいです。本記事では、
はじめての自然言語処理 Switch Transformer の検証 | オブジェクトの広場
Transformer のパラメータ数を増やしながらも必要な計算量の増加を抑えることができる Switch Transfomer のご紹介です。Google さんのように1兆6千億パラメータは無理ですが、規模が小さいモデルでも効果が見込めるようなので、実際に動かして確認してみたいと思います。 1. はじめに 今回は今年1月に発表された Switch Transformer 1 の話です。 Transformer というモデルはそのサイズに応じて性能が伸びることが良く知られています2。近年どんどん巨大化しており、 Switch Transformer ではついにパラメータ数が1兆6千億個に達しました3。 この連載ではこの手の巨大なモデルは「スゴイのはわかるんですけれど、デモをつつくぐらいで手元で動かせないなぁ～。」とスルーしていたのですが、 Switch Transformer はパラメータ
RWKVを論文と実装から読み解く
RWKVとは 昨今GPTをはじめとしたtransformerベースの大規模言語モデルが流行しています．transformerの重要な要素であるSelf-Attentionは，長距離の依存関係を学習するできるというメリットがある一方で，シーケンス内のすべての要素と他のすべての要素との依存関係を計算するために，計算量とメモリ使用量がシーケンス長の二乗（つまり、トークンの数の二乗）に比例してしまうという問題があります． 一方でRNNベースのモデルは，メモリと計算要件の面で線形にスケールしますが、並列化と拡張性の制限からtransformerと同等の性能を達成することが困難です． そこで，transformerの効率的な並列学習と，RNNの効率的な推論の両方を兼ね備えたモデルとしてRWKV（Receptance Weighted Key Value）という新たなモデルアーキテクチャーが提案されまし
DPT : Vision Transformerを使用したセグメンテーションモデル
ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「DPT」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。 DPTの概要DPT（DensePredictionTransformers）はIntelが2021年3月に公開したTransformerを画像に適用したセグメンテーションモデルです。画像のセグメンテーションと、単眼デプス推定を行うことができます。単眼デプス推定では相対的な性能が最大で28%向上しています。セマンティックセグメンテーションではADE20Kにおいて49.02%のmIoUを達成し、SOTAとなっています。
Transformer Memory as a Differentiable Search Index (NeurIPS 2022)
論文紹介: Transformer Memory as a Differentiable Search Index (NeurIPS 2022) この記事は情報検索・検索技術 Advent Calendar 2022 の 16 日目の記事です． この記事では，NeurIPS 2022 に採択された T5 を用いた検索手法に関する Google Research の論文を紹介します．紹介する論文の情報は以下の通りです． タイトル: Transformer Memory as a Differentiable Search Index 著者: Yi Tay, Vinh Q. Tran, Mostafa Dehghani, Jianmo Ni, Dara Bahri, Harsh Mehta, Zhen Qin, Kai Hui, Zhe Zhao, Jai Gupta, Tal Schuste
Attention Is Off By One
By Evan Miller July 24, 2023 About which one cannot speak, one must pass over in silence. –Wittgenstein Do you see the off-by-one error in this formula? \[ \textrm{Attention}(Q, K, V) = \textrm{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V \] The attention formula is the central equation of modern AI, but there’s a bug in it that has been driving me nuts the last week. I tried writing a serious-look
Swin Transformerを超える最先端画像認識モデルDeformable Attention Transformerを詳細解説！
Swin Transformerを超える最先端画像認識モデルDeformable Attention Transformerを詳細解説！ 2022.01.13 AI論文 画像処理 はじめに 中国の清華大学を中心とした研究チームが、現在多くの画像認識タスクでSOATモデルとされる SwinTransformer を超える Deformable Attention Transformer(DAT)を発表しました。Attention 範囲をより妥当な範囲に絞り込む Deformable Attention を利用することで、性能改善を果たしています。 概要 近年 Attention 機構を利用した Transformer は自然言語処理の分野で目覚ましい性能をみせ、自然言語分野ではデファクトスタンダードとなりました。画像処理分野ではConvolution 機構を利用している CNN がデファクト
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文献紹介：Efficient Attention: Attention With Linear Complexities
Linear Attention: Transformers are RNNs - 🍣YuWd(和田唯我)のメモ🍣
GitHub - NVIDIA/Megatron-LM: Ongoing research training transformer models at scale
無限次元sequence to sequence 関数に対するTransformeの近似及び推論能力 - Google ドライブ
Optimizing Memory Usage for Training LLMs and Vision Transformers in PyTorch
Transformer Memory Arithmetic: Understanding all the Bytes in nanoGPT
https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/atc22_slides_feng.pdf
[Journal club] Transformers Learn In-Context by Gradient Descent