論文の概要: Activator: GLU Activations as The Core Functions of a Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15953v1
• Date: Fri, 24 May 2024 21:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 01:49:07.236140
• Title: Activator: GLU Activations as The Core Functions of a Vision Transformer
• Title（参考訳）: Activator: ビジョントランスのコア機能としてのGLUアクティベーション
• Authors: Abdullah Nazhat Abdullah, Tarkan Aydin,
• Abstract要約: トランスフォーマーアーキテクチャは現在、ディープラーニングによって対処されるさまざまなタスクにおいて、多くの成功の背後にある主要なドライバである。 本稿では,多層パーセプトロンアーキテクチャに線形ゲートユニット(GLU)アクティベーションを組み込んだ変圧器アーキテクチャに通常採用されるアテンション機構の置換について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer architecture currently represents the main driver behind many successes in a variety of tasks addressed by deep learning, especially the recent advances in natural language processing (NLP) culminating with large language models (LLM). In addition, transformer architecture has found a wide spread of interest from computer vision (CV) researchers and practitioners, allowing for many advancements in vision-related tasks and opening the door for multi-task and multi-modal deep learning architectures that share the same principle of operation. One drawback to these architectures is their reliance on the scaled dot product attention mechanism with the softmax activation function, which is computationally expensive and requires large compute capabilities both for training and inference. This paper investigates substituting the attention mechanism usually adopted for transformer architecture with an architecture incorporating gated linear unit (GLU) activation within a multi-layer perceptron (MLP) structure in conjunction with the default MLP incorporated in the traditional transformer design. Another step forward taken by this paper is to eliminate the second non-gated MLP to further reduce the computational cost. Experimental assessments conducted by this research show that both proposed modifications and reductions offer competitive performance in relation to baseline architectures, in support of the aims of this work in establishing a more efficient yet capable alternative to the traditional attention mechanism as the core component in designing transformer architectures.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャは現在、ディープラーニングによって対処される様々なタスク、特に大規模言語モデル(LLM)で終わる自然言語処理(NLP)の最近の進歩において、多くの成功の要因となっている。 さらに、トランスフォーマーアーキテクチャはコンピュータビジョン(CV)の研究者や実践者から幅広い関心を集めており、視覚関連タスクの多くの進歩を可能にし、同じ操作原理を共有するマルチタスクおよびマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャの扉を開くことができる。 これらのアーキテクチャの欠点の1つは、ソフトマックスアクティベーション機能を備えたスケールドドット製品アテンション機構に依存している点である。 本稿では,従来の変圧器設計に組み込まれたデフォルトMLPと合わせて,多層パーセプトロン(MLP)構造にゲート線形単位(GLU)の活性化を組み込んだアーキテクチャを用いて,変圧器アーキテクチャに通常採用されるアテンション機構の置換について検討する。 本稿では,2番目の非ゲート型MLPを除去し,計算コストをさらに削減する。 本研究により, 提案した改良と縮小は, ベースラインアーキテクチャと競合する性能を示し, トランスフォーマーアーキテクチャ設計のコアコンポーネントとして, 従来の注目機構に代わる, より効率的かつ有能な代替手段を確立することを目的としている。

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