論文の概要: Hyper-Connections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19606v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 07:57:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:08:09.243769
• Title: Hyper-Connections
• Title（参考訳）: ハイパーコネクション
• Authors: Defa Zhu, Hongzhi Huang, Zihao Huang, Yutao Zeng, Yunyao Mao, Banggu Wu, Qiyang Min, Xun Zhou,
• Abstract要約: 残余接続の代替として機能する,単純かつ効果的な方法であるハイパーコネクションを提案する。 大規模言語モデルの事前学習に焦点をあてた実験を行い、高結合性により性能が大幅に向上した。 我々は、この手法が幅広いAI問題に広く適用され、有益なものになることを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.156329792353372
• License:
• Abstract: We present hyper-connections, a simple yet effective method that can serve as an alternative to residual connections. This approach specifically addresses common drawbacks observed in residual connection variants, such as the seesaw effect between gradient vanishing and representation collapse. Theoretically, hyper-connections allow the network to adjust the strength of connections between features at different depths and dynamically rearrange layers. We conduct experiments focusing on the pre-training of large language models, including dense and sparse models, where hyper-connections show significant performance improvements over residual connections. Additional experiments conducted on vision tasks also demonstrate similar improvements. We anticipate that this method will be broadly applicable and beneficial across a wide range of AI problems.
• Abstract（参考訳）: 残余接続の代替として機能する,単純かつ効果的な方法であるハイパーコネクションを提案する。 このアプローチは、勾配消滅と表現崩壊の間のシーソー効果のような、残差接続変種で観測される共通の欠点に特に対処する。 理論的には、ハイパーコネクションにより、ネットワークは異なる深さと動的に再配列する層における特徴間の接続の強度を調整できる。 我々は,高接続が残接続よりも顕著な性能向上を示すような高密度およびスパースモデルを含む,大規模言語モデルの事前学習に焦点を当てた実験を行う。 視覚タスクに関する追加の実験でも同様の改善が示された。 我々は、この手法が幅広いAI問題に広く適用され、有益なものになることを期待する。

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