Transformers Attend Over Tokens. Why Not Over Layers?

摘要

介紹 Attention Residuals 架構，用深度向 softmax 注意力機製取代固定殘差累加，讓各層能根據輸入選擇性結合早期表示。此方法提升訓練與推論效率，適合想最佳化 Transformer 結構的開發者。

This video introduces Attention Residuals, replacing fixed residual accumulation with depth-wise softmax attention to improve Transformer efficiency.

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適合誰看

正在研究或開發 Transformer 架構的機器學習工程師。

摘要依據

講者

Jia-Bin Huang

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