論文の概要: Flash STU: Fast Spectral Transform Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10489v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 12:01:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-18 13:22:57.999769
• Title: Flash STU: Fast Spectral Transform Units
• Title（参考訳）: Flash STU:高速スペクトル変換ユニット
• Authors: Y. Isabel Liu, Windsor Nguyen, Yagiz Devre, Evan Dogariu, Anirudha Majumdar, Elad Hazan,
• Abstract要約: 本稿では、スペクトル変換ユニットの効率的でオープンソースのPyTorch実装について述べる。 本研究では,言語,ロボット工学,シミュレートされた力学系を含むいくつかのモードにおけるシーケンス予測タスクについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.889367504937177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes an efficient, open source PyTorch implementation of the Spectral Transform Unit. We investigate sequence prediction tasks over several modalities including language, robotics, and simulated dynamical systems. We find that for the same parameter count, the STU and its variants outperform the Transformer as well as other leading state space models across various modalities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、スペクトル変換ユニットの効率的でオープンソースのPyTorch実装について述べる。 本研究では,言語,ロボット工学,シミュレートされた力学系を含むいくつかのモードにおけるシーケンス予測タスクについて検討する。 同じパラメータ数に対して、STUとその変種は、トランスフォーマーや様々なモードにわたる他の主要な状態空間モデルよりも優れていることが分かる。

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