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谷歌DeepMind推出Mixture of Depths
日前有消息显示,谷歌DeepMind方面发布的Mixture-of-Depths(MoD),改变了以往Transformer架构的计算模式。
据了解,通过动态分配大模型中的FLOPs(运算次数或计算资源),优化不同层次模型深度中的分配,限制给定层的自注意力和MLP计算的token数量,MoD可跳过一些不必要计算,迫使神经网络学会主要关注真正重要的信息, 实现只给需要准确预测的token分配更多计...
https://www.williamlong.info/archives/7419.html
日前有消息显示,谷歌DeepMind方面发布的Mixture-of-Depths(MoD),改变了以往Transformer架构的计算模式。
据了解,通过动态分配大模型中的FLOPs(运算次数或计算资源),优化不同层次模型深度中的分配,限制给定层的自注意力和MLP计算的token数量,MoD可跳过一些不必要计算,迫使神经网络学会主要关注真正重要的信息, 实现只给需要准确预测的token分配更多计...
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