數碼Google團隊釋出,一文概覽Transformer模型的17大高效變種記憶體和計算複雜度分析該綜述對以下17個方法進行了記憶體和計算複雜度分析,即1、Memory Compressed Transformer:“Generating wikipedia by summarizing long sequence...時間:2021-04-08標籤:attention Transformer self 模型 Transformers
數碼超硬核 ICML’21 | 如何使自然語言生成提速五倍,且視訊記憶體佔用減低99%透過增大batch size的方法,繼續提高GPU的使用率和推斷吞吐量(下表的視訊記憶體佔用對比令人吃驚):總結EL-Attention透過分析自然語言生成中的速度瓶頸,精確定位到了視訊記憶體IO的問題,然後透過理論分析視訊記憶體的計算方案...時間:2021-06-10標籤:視訊記憶體 計算 attention El 解碼器
數碼立正 ATTENTION x LINAMA現場”立正 ATTENTION”創始人們亮相,介紹這個有趣的平臺以及未來琳琅滿目豐富多彩的藝術活動(“立正Attention”創始人Sharon Chow、吳侃、Amiya、Geana楊、Lina MA、Ricky,從左至右 )多位知名藝術...時間:2021-10-20標籤:attention 立正 LINAMA 藝術家 Ma
數碼邱錫鵬,這是Transformer最全綜述對於第 j 個編碼器塊,cross-attention 應表示如下:Feedback Transformer[34] 提出在 Transformer 解碼器新增反饋機制,其中每個位置均關注來自所有層的歷史表示的加權和:自適應計算時間與大多數...時間:2021-06-13標籤:attention Transformer 模組 稀疏 編碼器