論文の概要: Tensor Product Attention Is All You Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06425v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 03:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:29:42.323705
• Title: Tensor Product Attention Is All You Need
• Title（参考訳）: テンソル製品の注意は必要なだけ
• Authors: Yifan Zhang, Yifeng Liu, Huizhuo Yuan, Zhen Qin, Yang Yuan, Quanquan Gu, Andrew Chi-Chih Yao,
• Abstract要約: プロダクトアテンション(TPA)は、テンソル分解を使用してクエリ、キー、値をコンパクトに表現する新しいアテンションメカニズムである。 TPAは、メモリ効率とともに改善されたモデル品質を実現する。 本稿では,シーケンスモデリングのための新しいモデルアーキテクチャであるProducT ATTion Transformer (T6)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40495407154611
• License:
• Abstract: Scaling language models to handle longer input sequences typically necessitates large key-value (KV) caches, resulting in substantial memory overhead during inference. In this paper, we propose Tensor Product Attention (TPA), a novel attention mechanism that uses tensor decompositions to represent queries, keys, and values compactly, significantly shrinking KV cache size at inference time. By factorizing these representations into contextual low-rank components (contextual factorization) and seamlessly integrating with RoPE, TPA achieves improved model quality alongside memory efficiency. Based on TPA, we introduce the Tensor ProducT ATTenTion Transformer (T6), a new model architecture for sequence modeling. Through extensive empirical evaluation of language modeling tasks, we demonstrate that T6 exceeds the performance of standard Transformer baselines including MHA, MQA, GQA, and MLA across various metrics, including perplexity and a range of renowned evaluation benchmarks. Notably, TPAs memory efficiency enables the processing of significantly longer sequences under fixed resource constraints, addressing a critical scalability challenge in modern language models. The code is available at https://github.com/tensorgi/T6.
• Abstract（参考訳）: 長い入力シーケンスを扱うための言語モデルのスケーリングは通常、大きなキー値(KV)キャッシュを必要とするため、推論時にかなりのメモリオーバーヘッドが発生する。 本稿では,クエリ,キー,値の表現にテンソル分解を用いる新しいアテンション機構であるTensor Product Attention (TPA)を提案する。 これらの表現を文脈的に低ランクなコンポーネント(コンテキスト分解)に分解し、RoPEとシームレスに統合することにより、TPAはメモリ効率とともにモデル品質を向上させる。 TPAに基づいて,シークエンスモデリングのための新しいモデルアーキテクチャであるTensor ProducT ATTenTion Transformer (T6)を紹介する。 言語モデリングタスクの広範な評価を通じて,T6 が MHA,MQA,GQA,MLA などの標準トランスフォーマーベースラインの性能を超えることを示す。 特に、TPAのメモリ効率は、固定リソース制約の下で非常に長いシーケンスの処理を可能にし、現代の言語モデルにおける重要なスケーラビリティの課題に対処する。 コードはhttps://github.com/tensorgi/T6.comで公開されている。

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