Fugu-MT 論文翻訳(概要): Softmax Attention with Constant Cost per Token

論文の概要: Softmax Attention with Constant Cost per Token

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05843v1
Date: Mon, 8 Apr 2024 20:14:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 18:38:39.986569
Title: Softmax Attention with Constant Cost per Token
Title（参考訳）: トークンあたりのコストを一定に設定したSoftmaxアテンション
Authors: Franz A. Heinsen,
Abstract要約: スケールされたドット積とペアワイズクエリキーの類似性を定量化する代わりに、指数関数のスケールされたドット積の対数で定量化する。われわれは修正を実施し、実際に動作していることを確認し、従来の注意の代替として有望なものであると結論づける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a simple modification to the conventional attention mechanism applied by Transformers: Instead of quantifying pairwise query-key similarity with scaled dot-products, we quantify it with the logarithms of scaled dot-products of exponentials. Attention becomes expressible as a composition of log-sums of exponentials that is linearizable, with a latent space of constant size, enabling sequential application with constant time and space complexity per token. We implement our modification, verify that it works in practice, and conclude that it is a promising alternative to conventional attention.
Abstract（参考訳）: そこで我々は,Transformers が適用した従来の注意機構の簡単な修正を提案し,拡張ドット積とペアワイズクエリキーの類似性を定量化するのではなく,指数関数のスケールドット積の対数で定量化する。注意は、線形化可能な指数関数の対数の合成として表現され、一定の大きさの潜在空間を持ち、トークンあたりの時間と空間の複雑さの連続的な適用を可能にする。われわれは修正を実施し、実際に動作していることを確認し、従来の注意の代替として有望なものであると結論づける。

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