論文の概要: Wonderful Matrices: More Efficient and Effective Architecture for Language Modeling Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16958v5
• Date: Sat, 2 Nov 2024 12:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 15:23:20.916862
• Title: Wonderful Matrices: More Efficient and Effective Architecture for Language Modeling Tasks
• Title（参考訳）: Wonderful Matrices: 言語モデリングタスクのためのより効率的で効果的なアーキテクチャ
• Authors: Jingze Shi, Bingheng Wu, Lu He, Luchang Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,動的マスクを用いた内部関数注意法を提案し,注意アルゴリズムの表現性を向上する。 我々はまた、スパース活性化フィードフォワードネットワークの粒度を改善することができる専門家のクロスドメイン混合物を設計する。 我々は、言語モデリングタスクの実験を行い、Wonderful Matricesは複雑な言語タスクの処理においてより効率的で効果的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.616793317473251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We prove the availability of inner product form position encoding in the state space dual algorithm and study the effectiveness of different position embeddings in the hybrid quadratic causal self-attention and state space dual algorithms. We propose inner function attention with dynamic mask, which can improve the expressiveness of the attention algorithm and avoid the sequence noise significantly affecting the accuracy of the attention score. We also design cross domain mixture of experts, which can improve the granularity of the sparse activation feedforward network while maintaining the efficiency of parameter utilization and retrieval. The combination of these methods constitutes our foundation model architecture: Wonderful Matrices. We conduct experiments on the language modeling task and find that Wonderful Matrices are more efficient and effective in handling complex language tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、状態空間双対アルゴリズムにおける内積形状位置符号化の可用性を証明し、ハイブリッド二次因果自己アテンションと状態空間双対アルゴリズムにおける異なる位置埋め込みの有効性について検討する。 本研究では,動的マスキングを用いた内部機能アテンションを提案し,アテンションアルゴリズムの表現性を向上し,アテンションスコアの精度に大きく影響するシーケンスノイズを回避する。 また、パラメータ利用と検索の効率を維持しつつ、スパース活性化フィードフォワードネットワークの粒度を向上できる専門家のクロスドメイン混合物を設計する。 これらの手法の組み合わせは、我々の基礎モデルアーキテクチャを構成する。 我々は、言語モデリングタスクの実験を行い、Wonderful Matricesは複雑な言語タスクの処理においてより効率的で効果的であることを示す。

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