Griffin与Recurrent Gemma：混合局部注意力与线性递归单元的高效端侧模型设计 大家好，今天我们来深入探讨一个引人注目的模型设计方向：结合局部注意力机制和线性递归单元，构建高效的端侧模型。我们将以Griffin和 Recurrent Gemma 为例，分析其设计理念、关键技术以及实际应用，并提供相应的代码示例。 1. 端侧模型的需求与挑战 在移动设备、嵌入式系统等端侧环境中部署机器学习模型，面临着诸多挑战： 计算资源有限： 端侧设备的CPU、GPU算力远不及服务器，模型必须轻量高效。 内存容量限制： 模型参数需要占用内存，过大的模型无法部署。 能耗约束： 端侧设备通常由电池供电，模型推理过程必须节能。 实时性要求： 许多应用场景需要模型进行实时推理，例如语音识别、图像处理等。 为了满足这些需求，端侧模型的设计需要重点考虑以下因素： 模型压缩： 减少模型参数量和计算量。 模型加速： 优化模型推理过程，提高计算效率。 硬件适配： 针对特定硬件平台进行优化。 传统的Transformer模型虽然在自然语言处理领域取得了巨大成功，但其全局注意力机制的计算复杂度较高，难以直接应用 …
Block-Recurrent Transformer：引入循环单元（Recurrent Cell）处理超长文档的段落级记忆
Block-Recurrent Transformer：段落级记忆的超长文档处理 大家好，今天我们来聊聊如何利用Block-Recurrent Transformer（BRT）处理超长文档，尤其是如何通过循环单元（Recurrent Cell）实现段落级别的记忆。传统的Transformer模型在处理长序列时面临计算复杂度高、内存消耗大等问题，而BRT通过分块处理和循环机制，有效地缓解了这些问题，使其能够处理更长的文档。 1. 长文档处理的挑战 Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，但其自注意力机制的计算复杂度是序列长度的平方，这使得处理超长文档变得非常困难。具体来说，假设文档长度为N，那么自注意力机制的计算复杂度为O(N^2)。 此外，Transformer模型需要将整个文档加载到内存中，这对于超长文档来说也是一个巨大的挑战。传统的截断方法会丢失上下文信息，影响模型性能。 挑战 原因 解决方案 计算复杂度高 自注意力机制复杂度O(N^2) 分块处理，减少每个块的长度，降低复杂度 内存消耗大 需要加载整个文档到内存中 分块处理，每次只加载一个块到内存中 上下文信息 …
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