标准Transformer块还能再精简吗？谷歌告诉你：可以！

人工智能

2022-11-13 23:25:23

简化的Transformer块：用更少的计算，做更多的事

理解Transformer架构

Transformer架构在自然语言处理领域掀起了一场革命，让我们能够理解和处理语言的方式发生了翻天覆地的变化。标准的Transformer块虽然功能强大，但也带来了计算成本高昂的缺点，限制了它在资源有限的应用中的使用。

谷歌的创新

为了解决这个问题，谷歌的研究人员发明了一种创新的简化版Transformer块，称为Simplified Transformer Block（STB）。STB通过消除标准块中不必要的复杂性，大大简化了设计。

STB的简化

STB的简化主要集中在两个关键方面：注意力机制和前馈网络。研究人员用一个更简单的注意力机制代替了标准块中复杂的注意力机制，而前馈网络也被一个更简单的版本所取代。

性能可比性

令人惊讶的是，尽管进行了这些简化，STB在性能上与标准Transformer块相当。这表明，Transformer架构的本质功能可以通过更简单的设计来实现。

STB的影响

STB的引入对自然语言处理领域产生了深远的影响。它扩大了Transformer架构的适用范围，使其适用于更多资源有限的应用，如移动设备和嵌入式系统。此外，STB的简单性使其更容易理解和修改，为研究人员探索Transformer架构的新可能性铺平了道路。

代码示例

以下代码示例展示了标准Transformer块和STB之间的区别：

# 标准Transformer块
class StandardTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(StandardTransformerBlock, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)

# 简化Transformer块
class SimplifiedTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=512, dropout=0.1):
        super(SimplifiedTransformerBlock, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.gelu = nn.GELU()
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)