論文の概要: Softpick: No Attention Sink, No Massive Activations with Rectified Softmax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20966v2
• Date: Fri, 30 May 2025 12:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 17:26:04.987823
• Title: Softpick: No Attention Sink, No Massive Activations with Rectified Softmax
• Title（参考訳）: Softpick:注意シンクなし、Softmaxで大量のアクティベーションなし
• Authors: Zayd M. K. Zuhri, Erland Hilman Fuadi, Alham Fikri Aji,
• Abstract要約: 我々は,変圧器の注意機構におけるソフトマックスの置き換えであるソフトピック(Softpick)を導入する。 340Mおよび1.8Bパラメータモデルによる実験では、ソフトピックが一貫して0%のシンクレートを達成することが示された。 標準的なベンチマークでは、ソフトピックを用いた量子モデルはソフトマックスよりも優れており、特に低ビット精度では顕著な利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.266804817415867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce softpick, a rectified, not sum-to-one, drop-in replacement for softmax in transformer attention mechanisms that eliminates attention sink and massive activations. Our experiments with 340M and 1.8B parameter models demonstrate that softpick achieves 0\% sink rate consistently. The softpick transformers produce hidden states with significantly lower kurtosis and creates sparse attention maps. Quantized models using softpick outperform softmax on standard benchmarks, with a particularly pronounced advantage at lower bit precisions. Our analysis and discussion shows how softpick has the potential to open new possibilities for quantization, low-precision training, sparsity optimization, pruning, and interpretability. Our code is available at https://github.com/zaydzuhri/softpick-attention
• Abstract（参考訳）: 我々は、注意シンクや大規模な活性化を排除したトランスフォーマーアテンション機構において、ソフトマックスの修正された1対1ではなく1対1のドロップイン置換であるソフトピックを導入する。 340M と 1.8B のパラメータモデルによる実験により,ソフトピックの沈下速度が一定であることを示す。 ソフトピック変換器は、クルトーシスが著しく低い隠れ状態を生成し、スパースアテンションマップを生成する。 標準的なベンチマークでは、ソフトピックを用いた量子モデルはソフトマックスよりも優れており、特に低ビット精度では顕著な利点がある。 我々の分析と議論は、Softpickが量子化、低精度トレーニング、スパーシティ最適化、プルーニング、解釈可能性の新しい可能性を開く可能性を示している。 私たちのコードはhttps://github.com/zaydzuhri/softpick-attentionで利用可能です。

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