論文の概要: TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23168v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:19:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:59.384964
• Title: TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters
• Title（参考訳）: TokenFormer: トークン化モデルパラメータによるトランスフォーマースケーリングの再考
• Authors: Haiyang Wang, Yue Fan, Muhammad Ferjad Naeem, Yongqin Xian, Jan Eric Lenssen, Liwei Wang, Federico Tombari, Bernt Schiele,
• Abstract要約: TokenFormerは、Transformerをスケールするためのスケーラブルなアーキテクチャです。 モデルパラメータをトークンとして扱うことで、トランスフォーマーのすべての線形射影を置き換える。 我々のモデルは、新しいキー値パラメータペアを漸進的に追加することで、124Mから1.4Bパラメータにスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.1116808722299
• License:
• Abstract: Transformers have become the predominant architecture in foundation models due to their excellent performance across various domains. However, the substantial cost of scaling these models remains a significant concern. This problem arises primarily from their dependence on a fixed number of parameters within linear projections. When architectural modifications (e.g., channel dimensions) are introduced, the entire model typically requires retraining from scratch. As model sizes continue growing, this strategy results in increasingly high computational costs and becomes unsustainable. To overcome this problem, we introduce TokenFormer, a natively scalable architecture that leverages the attention mechanism not only for computations among input tokens but also for interactions between tokens and model parameters, thereby enhancing architectural flexibility. By treating model parameters as tokens, we replace all the linear projections in Transformers with our token-parameter attention layer, where input tokens act as queries and model parameters as keys and values. This reformulation allows for progressive and efficient scaling without necessitating retraining from scratch. Our model scales from 124M to 1.4B parameters by incrementally adding new key-value parameter pairs, achieving performance comparable to Transformers trained from scratch while greatly reducing training costs. Code and models are available at \url{https://github.com/Haiyang-W/TokenFormer}.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、様々な領域にまたがる優れたパフォーマンスのため、基礎モデルにおいて主要なアーキテクチャとなっている。 しかし、これらのモデルをスケールするためのかなりのコストは、依然として大きな懸念事項である。 この問題は、主に線形射影内の固定された数のパラメータに依存することから生じる。 アーキテクチャの変更(例えばチャネル次元)が導入された場合、モデル全体がスクラッチから再トレーニングを必要とします。 モデルのサイズが大きくなるにつれて、この戦略はますます高い計算コストをもたらし、持続不可能となる。 TokenFormerは、入力トークン間の計算だけでなく、トークンとモデルパラメータ間の相互作用にも注目の仕組みを活用し、アーキテクチャの柔軟性を向上させる。 モデルパラメータをトークンとして扱うことで、Transformer内のすべての線形プロジェクションをトークンパラメータアテンション層に置き換えます。 この改革により、スクラッチから再トレーニングを必要とせずに、進歩的で効率的なスケーリングが可能になる。 我々のモデルは、新しいキー値パラメータペアをインクリメンタルに追加し、スクラッチからトレーニングされたトランスフォーマーに匹敵するパフォーマンスを実現し、トレーニングコストを大幅に削減することで、124Mから1.4Bパラメータにスケールします。 コードとモデルは \url{https://github.com/Haiyang-W/TokenFormer} で公開されている。

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