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訓練時の行列乗算ボトルネックを克服する新しいアプローチ:四元数でTransformerを再考する

訓練時の行列乗算ボトルネックを克服する新しいアプローチ:四元数でTransformerを再考する

Paths to Overcome Limitations Matrix Multiplication Bottleneck in Training [D]

基本的な考え方は、Transformerの情報表現に間違った数学的対象を使っているかもしれないということです。3D回転の背後にある代数である四元数は、まったく異なる計算フローを提供します。注意機構の実数値投影をハミルトン積に置き換えると、パラメータ数を4分の1に削減しながら同じ効果が得られます。より興味深い点は幾何学的な視点です。LoRAのような微調整手法が機能するのは、微調整の更新が低次元の回転部分空間に集約されるからです。これは、本質的に回転操作であるものを、私たちが過度に複雑な方法で実行してきた可能性を示唆しています。