論文の概要: Fast Quantum Algorithm for Attention Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08045v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 14:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:02:42.226421
• Title: Fast Quantum Algorithm for Attention Computation
• Title（参考訳）: 注意計算のための高速量子アルゴリズム
• Authors: Yeqi Gao, Zhao Song, Xin Yang, Ruizhe Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで例外的なパフォーマンスを示している。 大規模言語モデル(LLM)のアーキテクチャにおけるアテンションスキームの役割 量子機械計算は古典機械と比較して一定の計算上の優位性を持っていることはよく知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.44025861624981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional performance across a wide range of tasks. These models, powered by advanced deep learning techniques, have revolutionized the field of natural language processing (NLP) and have achieved remarkable results in various language-related tasks. LLMs have excelled in tasks such as machine translation, sentiment analysis, question answering, text generation, text classification, language modeling, and more. They have proven to be highly effective in capturing complex linguistic patterns, understanding context, and generating coherent and contextually relevant text. The attention scheme plays a crucial role in the architecture of large language models (LLMs). It is a fundamental component that enables the model to capture and utilize contextual information during language processing tasks effectively. Making the attention scheme computation faster is one of the central questions to speed up the LLMs computation. It is well-known that quantum machine has certain computational advantages compared to the classical machine. However, it is currently unknown whether quantum computing can aid in LLM. In this work, we focus on utilizing Grover's Search algorithm to compute a sparse attention computation matrix efficiently. We achieve a polynomial quantum speed-up over the classical method. Moreover, the attention matrix outputted by our quantum algorithm exhibits an extra low-rank structure that will be useful in obtaining a faster training algorithm for LLMs. Additionally, we present a detailed analysis of the algorithm's error analysis and time complexity within the context of computing the attention matrix.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで例外的なパフォーマンスを示している。 これらのモデルは高度なディープラーニング技術を利用して、自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらし、様々な言語関連タスクにおいて顕著な成果を上げている。 LLMは機械翻訳、感情分析、質問応答、テキスト生成、テキスト分類、言語モデリングなどのタスクに優れています。 複雑な言語パターンを捉えたり、文脈を理解したり、コヒーレントで文脈的に関連するテキストを生成するのに非常に効果的であることが証明されている。 注意体系は、大規模言語モデル(LLM)のアーキテクチャにおいて重要な役割を果たす。 モデルが言語処理タスク中にコンテキスト情報を効果的にキャプチャし利用できるようにする基本的なコンポーネントである。 注意体系計算を高速化することは、LLMの計算を高速化する中心的な問題の一つである。 量子機械は古典機械と比較して計算上の優位性があることはよく知られている。 しかし、量子コンピューティングがLLMに役立つかどうかは現在不明である。 本研究では,Groverの検索アルゴリズムを用いて,疎注意計算行列を効率的に計算することに焦点を当てる。 古典的手法による多項式量子スピードアップを実現する。 さらに,量子アルゴリズムによって出力される注意行列は,llmsの高速学習アルゴリズムを得る上で有用である余分な低ランク構造を示す。 さらに,注意行列の計算の文脈において,アルゴリズムの誤差解析と時間複雑性の詳細な解析を行う。

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