論文の概要: Latte: Latent Attention for Linear Time Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17512v4
• Date: Fri, 04 Oct 2024 14:19:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 12:51:30.692819
• Title: Latte: Latent Attention for Linear Time Transformers
• Title（参考訳）: Latte: 線形時間変換器の潜時注意
• Authors: Rares Dolga, Lucas Maystre, Marius Cobzarenco, David Barber,
• Abstract要約: 注意を喚起するための確率的枠組みを提案する。 本手法は,標準アテンション機構のドロップイン置換としてシームレスに統合できる。 結果として生じるLatte Transformer'は、標準的な注目やその他の最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.524573224123905
• License:
• Abstract: The time complexity of the standard attention mechanism in transformers scales quadratically with sequence length. We propose a probabilistic framework for attention, enabling us to derive a novel low-rank linear re-parameterisation of both bidirectional and causal cases, based on defining a latent variable model. Our method can be seamlessly integrated as a drop-in replacement for the standard attention mechanism. Additionally, this framework provides a natural extension for combining local standard attention with our global linear attention. This approach allows us to extend the context length of existing large pre-trained models with only a few additional training steps. The resulting ``Latte Transformer'' achieves performance comparable to standard attention and other state-of-the-art models, while maintaining linear time and memory complexity, along with constant-time next-token prediction during inference.
• Abstract（参考訳）: 変圧器の標準注意機構の時間的複雑さは、シーケンス長で2次的にスケールする。 そこで我々は,潜在変数モデルの定義に基づいて,双方向・因果両方の新しい低ランク線形再パラメータ化を導出する確率的枠組みを提案する。 本手法は,標準アテンション機構のドロップイン置換としてシームレスに統合できる。 さらに、このフレームワークは、ローカル標準の注意とグローバル線形の注意を結合するための自然な拡張を提供します。 このアプローチにより,既存の大規模事前学習モデルのコンテキスト長を,ほんの数段階のトレーニングステップで拡張することが可能となる。 結果として生じる `Latte Transformer' は、線形時間とメモリの複雑さを保ちながら、標準の注目やその他の最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。

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