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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15310v4
• Date: Fri, 27 Jun 2025 07:39:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 15:06:56.745184
• 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, Du Yin, Aditya Joshi, Flora Salim,
• Abstract要約: 本稿では,Transformerのアテンション機構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。 我々の経験的結果は、ランダムな特徴に基づくアプローチが、最高性能のスパース法と低ランク法に匹敵する性能を達成することを初めて証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.840845885274172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linearization of attention using various kernel approximation and kernel learning techniques has shown promise. Past methods used a subset of combinations of component functions and weight matrices within the random feature paradigm. We identify the need for a systematic comparison of different combinations of weight matrices and component functions for attention learning in Transformer. Hence, we introduce Spectraformer, a unified framework for approximating and learning the kernel function in the attention mechanism of the Transformer. Our empirical results demonstrate, for the first time, that a random feature-based approach can achieve performance comparable to top-performing sparse and low-rank methods on the challenging Long Range Arena benchmark. Thus, we establish a new state-of-the-art for random feature-based efficient Transformers. The framework also produces many variants that offer different advantages in accuracy, training time, and memory consumption. Our code is available at: https://github.com/cruiseresearchgroup/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。 そこで本研究では,Transformerのアテンション機構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。 我々の経験的結果は、ランダムな特徴に基づくアプローチが、挑戦的なLong Range Arenaベンチマークにおいて、最高性能のスパース法と低ランク法に匹敵する性能を達成することを初めて証明した。 そこで我々は,ランダムな特徴量に基づく効率的なトランスフォーマのための新しい最先端技術を構築した。 このフレームワークは、精度、トレーニング時間、メモリ消費の異なる利点を提供する多くの変種も生成する。 私たちのコードは、https://github.com/cruiseresearchgroup/spectraformer.comで利用可能です。

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