Transformer块可精确编译为通用深度神经网络
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Transformer块可精确编译为通用深度神经网络
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AI 综述
Sergey Salishev、Zeev Volkovich 与 Oleg Granichin 提交的论文称，每个包含 attention、LayerNorm 和 GELU MLP 的 Transformer 块都能精确编译为由固定仿射映射、路由以及 square、sigmoid、逆平方根等算子构成的通用深度神经网络，GELU 或其 sigmoid 近似也可纳入其中。 该结论来自论文作者的表述，报道未给出独立验证或实际运行结果。
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最新进展10月22日 12:00
Transformer 可精确编译为通用深度神经网络：去除激活-激活乘积的代价与多智能体注意力聚类报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.MATransformer 可精确编译为通用深度神经网络：去除激活-激活乘积的代价与多智能体注意力聚类
研究证明每个含 attention、LayerNorm 和 GELU MLP 的 Transformer 块都能精确编译为由固定仿射映射、路由及 square、sigmoid、逆平方根等算子构成的通用深度神经网络。
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