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AI 架构 Transformer 再进化：谷歌新方法突破长文本处理，注意力模块内存需求可降至 1/47

科技媒体 marktechpost 昨日（10 月 8 日）发布博文，报道称谷歌公司推出了选择性注意力（Selective Attention）方法，可以提高 Transformer 架构模型的性能。Transformer 架构简介Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由谷歌在 2017 年提出，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域。Transformer 的核心是自注意力机制，允许模型在处理输入序列时捕捉词与词之间的关系，让模型能够关注输入序列中的所有部分，而不仅仅是局部信息。T

Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存

序列建模的进展具有极大的影响力，因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用，包括强化学习（例如，机器人和自动驾驶）、时间序列分类（例如，金融欺诈检测和医学诊断）等。在过去的几年里，Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破，这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的高性能架构。然而，Transformer 在推理时计算开销很大，主要在于内存和计算需求呈二次扩展，从而限制了其在低资源环境中的应用（例如，移动和嵌入式设备）。尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率，但 T

Karpathy称赞，从零实现LLaMa3项目爆火，半天1.5k star

项目中代码很多很全，值得细读。一个月前，Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。此后，开发者们便开始了本地部署和实现，比如 llama3 的中文实现、llama3 的纯 NumPy 实现等。十几个小时前，有位名为「Nishant Aklecha」的开发者发布了一个从零开始实现 llama3 的存储库，包括跨多个头的注意力矩阵乘法、位置编码和每个层在内都有非常详细的解释。该项目得到了大神 Karpathy 的称赞，他表示项目看起来不错，

大模型时代还不理解自注意力？这篇文章教你从头写代码实现

自注意力是 LLM 的一大核心组件。对大模型及相关应用开发者来说，理解自注意力非常重要。近日，Ahead of AI 杂志运营者、机器学习和 AI 研究者 Sebastian Raschka 发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了 LLM 中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。太长不看版这篇文章将介绍 Transformer 架构以及 GPT-4 和 Llama 等大型语言模型（LLM）中使用的自注意力机制。自注意力等相关机制是 LLM 的核心组件，因此如果想要理解 LLM，就需要理解它们。不仅如此，这

手把手教你，从零开始实现一个稀疏混合专家架构语言模型（MoE）

本文介绍了实现一个稀疏混合专家语言模型（MoE）的方法，详细解释了模型的实施过程，包括采用稀疏混合专家取代传统的前馈神经网络，实现 top-k 门控和带噪声的 top-k 门控，以及采用 Kaiming He 初始化技术。作者还说明了从 makemore 架构保持不变的元素，比如数据集处理、分词预处理和语言建模任务。最后还提供了一个 GitHub 仓库链接，用于实现模型的整个过程，是一本不可多得的实战教科书。内容简介在混合专家模型 Mixtral 发布后，混合专家模型（MoE）越来越受到人们的关注。在稀疏化的混合专

比标准Attention提速5-9倍，大模型都在用的FlashAttention v2来了

一年时间，斯坦福大学提出的新型 Attention 算法 ——FlashAttention 完成了进化。这次在算法、并行化和工作分区等方面都有了显著改进，对大模型的适用性也更强了。

想把半本《红楼梦》搬进ChatGPT输入框？先把这个问题解决掉

从 GPT-4 的 32k 到谷歌 CoLT5 的 64k 再到最新研究的 200万 token，类ChatGPT 模型们可以处理的文本长度正在急剧增加，这意味着它们的应用范围也越来越广。或许有一天，ChatGPT 能帮乔治·马丁把《冰与火之歌》（权力的游戏）写完呢？过去两年，斯坦福大学 Hazy Research 实验室一直在从事一项重要的工作：增加序列长度。他们有一种观点：更长的序列将开启机器学习基础模型的新时代 —— 模型可以从更长的上下文、多种媒体源、复杂的演示等中学习。目前，这项研究已经取得了新进展。H

ICASSP 2022 | 用于多模态情感识别的KS-Transformer

多模态情感识别是人机交互中的重要技术，也是人工智能走向类人智能时所需要攻克的关键难题。