論文の概要: Attention is Naturally Sparse with Gaussian Distributed Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02690v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 12:37:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:31:03.060969
• Title: Attention is Naturally Sparse with Gaussian Distributed Input
• Title（参考訳）: ガウス分布入力による注意は自然に疎い
• Authors: Yichuan Deng, Zhao Song, Chiwun Yang,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) における注意点の空間性に関する厳密な理論的解析を行った。 我々の主な貢献は、空間が注意機構にどのように現れるかに関する詳細な理論的考察を提供することであり、計算貯蓄とモデルの有効性の間の潜在的なトレードオフに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.602260591839318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The computational intensity of Large Language Models (LLMs) is a critical bottleneck, primarily due to the $O(n^2)$ complexity of the attention mechanism in transformer architectures. Addressing this, sparse attention emerges as a key innovation, aiming to reduce computational load while maintaining model performance. This study presents a rigorous theoretical analysis of the sparsity in attention scores within LLMs, particularly under the framework of Gaussian inputs. By establishing a set of foundational assumptions and employing a methodical theoretical approach, we unravel the intrinsic characteristics of attention score sparsity and its implications on computational efficiency. Our main contribution lies in providing a detailed theoretical examination of how sparsity manifests in attention mechanisms, offering insights into the potential trade-offs between computational savings and model effectiveness. This work not only advances our understanding of sparse attention but also provides a scaffold for future research in optimizing the computational frameworks of LLMs, paving the way for more scalable and efficient AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の計算強度は、主にトランスフォーマーアーキテクチャにおける注意機構の複雑さのため、重要なボトルネックとなっている。 これに対応するために、モデル性能を維持しながら計算負荷を削減することを目的として、スパースアテンションが重要なイノベーションとして浮かび上がっている。 本研究では,特にガウス入力の枠組みの下で,LLMにおける注意点の空間性に関する厳密な理論的解析を行った。 基本的な仮定の集合を確立し,方法論的理論的アプローチを用いることで,注目スコアの空間性の本質的特性と,その計算効率への影響を明らかにする。 我々の主な貢献は、空間が注意機構にどのように現れるかに関する詳細な理論的考察を提供することであり、計算貯蓄とモデルの有効性の間の潜在的なトレードオフに関する洞察を提供する。 この作業は、スパースアテンションの理解を深めるだけでなく、LLMの計算フレームワークを最適化し、よりスケーラブルで効率的なAIシステムを実現するための足場も提供します。

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