在深度学习领域,多头注意力机制一直是Transformer模型的核心组成部分,在自然语言处理和计算机视觉任务中取得了巨大成功。然而,研究表明并非所有的注意力头都具有同等重要性,许多注意力头可以在不影响模型精度的情况下被剪枝。基于这一洞察,这篇论文提出了一种名为混合头注意力(Mixture-of-Head attention, MoH)的新架构,旨在提高注意力机制的效率,同时保持或超越先前的准确性水平。
研究的主要目的包括:
1、提出一种动态注意力头路由机制,使每个token能够自适应地选择适当的注意力头。
2、在不增加参数数量的情况下,提高模型性能和推理效率。
3、验证MoH在各种流行的模型框架中的有效性,包括Vision Transformers (ViT)、Diffusion models with Transformers (DiT)和Large Language Models (LLMs)。
4、探索将预训练的多头注意力模型(如LLaMA3-8B)继续调优为MoH模型的可能性。
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