論文の概要: Spectraformer: A Unified Random Feature Framework for Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15310v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 04:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:52:33.734792
• Title: Spectraformer: A Unified Random Feature Framework for Transformer
• Title（参考訳）: Spectraformer: Transformer用の統一ランダム機能フレームワーク
• Authors: Duke Nguyen, Aditya Joshi, Flora Salim,
• Abstract要約: 本稿では,Transformerの線形化におけるカーネル関数の近似と学習のための統合フレームワークであるSpectraformerを紹介する。 我々の経験から、異なるカーネルは異なるタスクに長けており、カーネルの選択はパフォーマンスモデルの基本であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8514881296685113
• License:
• Abstract: Linearization of attention using various kernel approximation and kernel learning techniques has shown promise. Past methods use a subset of combinations of component functions and weight matrices within the random features paradigm. We identify the need for a systematic comparison of different combinations of weight matrices and component functions for attention learning in Transformer. In this work, we introduce Spectraformer, a unified framework for approximating and learning the kernel function in linearized attention of the Transformer. We experiment with broad classes of component functions and weight matrices for three textual tasks in the LRA benchmark. Our empirical findings indicate that different kernels are good at different tasks and that kernel choice is fundamental to performant models. Our code is available at: https://github.com/dukenguyenxyz/spectraformer .
• Abstract（参考訳）: 様々なカーネル近似とカーネル学習技術を用いた注意の線形化は有望である。 過去の手法では、ランダムな特徴パラダイムの中でコンポーネント関数とウェイト行列の組み合わせのサブセットを使用していた。 本研究では,トランスフォーマーにおける注目学習のための重み行列と成分関数の組み合わせを体系的に比較する必要性を明らかにする。 本稿では,Transformerの線形化に着目したカーネル関数の近似と学習のための統合フレームワークであるSpectraformerを紹介する。 LRAベンチマークにおいて,3つのテキストタスクに対して,成分関数と重み行列の幅広いクラスを実験した。 我々の経験から、異なるカーネルは異なるタスクに長けており、カーネルの選択はパフォーマンスモデルの基本であることを示唆している。 私たちのコードは、https://github.com/dukenguyenxyz/spectraformer.comで利用可能です。

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