論文の概要: Token Statistics Transformer: Linear-Time Attention via Variational Rate Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17810v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 18:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:59.646711
• Title: Token Statistics Transformer: Linear-Time Attention via Variational Rate Reduction
• Title（参考訳）: Token Statistics Transformer:変動速度の低減による線形時間アテンション
• Authors: Ziyang Wu, Tianjiao Ding, Yifu Lu, Druv Pai, Jingyuan Zhang, Weida Wang, Yaodong Yu, Yi Ma, Benjamin D. Haeffele,
• Abstract要約: 本稿では,トークン数に応じて計算複雑性が線形にスケールする新しいトランスフォーマーアテンション演算子を提案する。 本研究は, トランスフォーマーアーキテクチャの成功に対して, ペアワイズ類似性スタイルの注意機構が重要であるという従来の知恵に疑問を投げかけるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.12836710966048
• License:
• Abstract: The attention operator is arguably the key distinguishing factor of transformer architectures, which have demonstrated state-of-the-art performance on a variety of tasks. However, transformer attention operators often impose a significant computational burden, with the computational complexity scaling quadratically with the number of tokens. In this work, we propose a novel transformer attention operator whose computational complexity scales linearly with the number of tokens. We derive our network architecture by extending prior work which has shown that a transformer style architecture naturally arises by "white-box" architecture design, where each layer of the network is designed to implement an incremental optimization step of a maximal coding rate reduction objective (MCR$^2$). Specifically, we derive a novel variational form of the MCR$^2$ objective and show that the architecture that results from unrolled gradient descent of this variational objective leads to a new attention module called Token Statistics Self-Attention (TSSA). TSSA has linear computational and memory complexity and radically departs from the typical attention architecture that computes pairwise similarities between tokens. Experiments on vision, language, and long sequence tasks show that simply swapping TSSA for standard self-attention, which we refer to as the Token Statistics Transformer (ToST), achieves competitive performance with conventional transformers while being significantly more computationally efficient and interpretable. Our results also somewhat call into question the conventional wisdom that pairwise similarity style attention mechanisms are critical to the success of transformer architectures. Code will be available at https://github.com/RobinWu218/ToST.
• Abstract（参考訳）: 注意演算子は、多種多様なタスクにおける最先端の性能を示すトランスフォーマーアーキテクチャの重要な差別化要因であることは間違いない。 しかし、トランスフォーマーアテンション演算子は、トークンの数に比例して計算複雑性が2倍に拡大するなど、計算上の大きな負担を負うことが多い。 本研究では,トークン数に応じて計算複雑性が線形にスケールする新しいトランスフォーマーアテンション演算子を提案する。 そこで,ネットワークの各レイヤは,最大符号化レート削減目標(MCR$^2$)の漸進的な最適化ステップを実装するように設計されている。 具体的には、MCR$^2$目的の新たな変分形式を導出し、この変分目的の非旋回勾配降下から生じるアーキテクチャが、Token Statistics Self-Attention (TSSA)と呼ばれる新しい注目モジュールに導かれることを示す。 TSSAは線形計算とメモリの複雑さを持ち、トークン間のペアの類似性を計算する典型的な注目アーキテクチャとは根本的に離れている。 Token Statistics Transformer (ToST) と呼ばれる TSSA を標準自己注意に置き換えることにより、従来の変換器との競合性能が向上し、計算効率も向上し、解釈性も向上した。 また, コンバータアーキテクチャの成功には, ペアワイズ類似性スタイルのアテンション機構が不可欠である,という従来の知恵に疑問を呈している。 コードはhttps://github.com/RobinWu218/ToSTで入手できる。

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