論文の概要: Linear Log-Normal Attention with Unbiased Concentration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13541v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 17:30:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 14:13:20.941570
• Title: Linear Log-Normal Attention with Unbiased Concentration
• Title（参考訳）: 無バイアス濃度の線形対数正規注意
• Authors: Yury Nahshan, Joseph Kampeas and Emir Haleva
• Abstract要約: 本研究では,注意行列の分布と集中度を解析し,自己注意機構について検討した。 本稿では,これらの量を計測し,新たな自己注意機構である線形ログNormal Attentionを提案する。 ポピュラーな自然言語ベンチマークの実験結果から,提案した線形ログNormal Attentionは,他の線形化アテンションよりも優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.034257650900382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models have achieved remarkable results in a wide range of applications. However, their scalability is hampered by the quadratic time and memory complexity of the self-attention mechanism concerning the sequence length. This limitation poses a substantial obstacle when dealing with long documents or high-resolution images. In this work, we study the self-attention mechanism by analyzing the distribution of the attention matrix and its concentration ability. Furthermore, we propose instruments to measure these quantities and introduce a novel self-attention mechanism, Linear Log-Normal Attention, designed to emulate the distribution and concentration behavior of the original self-attention. Our experimental results on popular natural language benchmarks reveal that our proposed Linear Log-Normal Attention outperforms other linearized attention alternatives, offering a promising avenue for enhancing the scalability of transformer models. Our code is available in supplementary materials.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは広範囲のアプリケーションで顕著な成果を上げている。 しかし、そのスケーラビリティは、シーケンス長に関する自己注意機構の二次時間とメモリの複雑さによって妨げられる。 この制限は、長い文書や高解像度画像を扱う際にかなりの障害となる。 本研究では,注意行列の分布と集中能力を分析し,自己注意機構について検討する。 さらに,これらの量を計測する手段を提案し,その分布・集中挙動をエミュレートする新しい自己付着機構である線形対数正規注意機構を提案する。 ポピュラーな自然言語ベンチマークによる実験結果から,提案する線形ログNormal Attentionは,他の線形化アテンションよりも優れており,トランスフォーマーモデルのスケーラビリティ向上に期待できる方法であることがわかった。 私たちのコードは補足資料で入手できる。

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