論文の概要: Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08621v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 16:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:18:38.454413
• Title: Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models
• Title（参考訳）: Retentive Network: 大規模言語モデルのためのトランスフォーマーの継承者
• Authors: Yutao Sun, Li Dong, Shaohan Huang, Shuming Ma, Yuqing Xia, Jilong Xue, Jianyong Wang, Furu Wei
• Abstract要約: 大規模言語モデルの基盤アーキテクチャとしてRetentive Network(RetNet)を提案する。 理論的には、再発と注意の関係を導出する。 言語モデリングの実験結果から、RetNetは優れたスケーリング結果、並列トレーニング、低コストなデプロイメント、効率的な推論を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.6652200825638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose Retentive Network (RetNet) as a foundation architecture for large language models, simultaneously achieving training parallelism, low-cost inference, and good performance. We theoretically derive the connection between recurrence and attention. Then we propose the retention mechanism for sequence modeling, which supports three computation paradigms, i.e., parallel, recurrent, and chunkwise recurrent. Specifically, the parallel representation allows for training parallelism. The recurrent representation enables low-cost $O(1)$ inference, which improves decoding throughput, latency, and GPU memory without sacrificing performance. The chunkwise recurrent representation facilitates efficient long-sequence modeling with linear complexity, where each chunk is encoded parallelly while recurrently summarizing the chunks. Experimental results on language modeling show that RetNet achieves favorable scaling results, parallel training, low-cost deployment, and efficient inference. The intriguing properties make RetNet a strong successor to Transformer for large language models. Code will be available at https://aka.ms/retnet.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデルの基盤アーキテクチャとしてRetentive Network(RetNet)を提案する。 理論上は再発と注意の関係を導出する。 次に,並列,リカレント,チャンク回りリカレントという3つの計算パラダイムをサポートするシーケンスモデリングのための保持機構を提案する。 具体的には、並列表現は並列性を訓練することができる。 リカレント表現は、低コストの$O(1)$推論を可能にし、パフォーマンスを犠牲にすることなく、デコードスループット、レイテンシ、GPUメモリを改善する。 チャンクワイズ・リカレント表現は、各チャンクを並列に符号化し、チャンクを反復的に要約する、線形複雑性を伴う効率的なロングシーケンスモデリングを容易にする。 言語モデリングの実験結果から、RetNetは優れたスケーリング結果、並列トレーニング、低コストデプロイメント、効率的な推論を実現している。 RetNetは大きな言語モデルのためのTransformerの強力な後継となる。 コードはhttps://aka.ms/retnet.comから入手できる。

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