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6月16日
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AITOP6月16日 20:46
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月12日
19:11
19:11arXiv cs.LG@Albert Alcalde, Leon Bungert, Konstantin Riedl, Tim Roith
本文从理论角度研究深度编码器型Transformer在推理时token演化的浓度现象。作者利用多粒子系统的收敛分析思想,证明token分布会在低温极限下迅速集中到由key、query、value矩阵诱导的投影映射的初始分布前推上,并在中等时间内保持亚稳态。具体地,Wasserstein距离以温度参数和推理时间的函数形式缩放,表明对于对数时间尺度,分布会集中到极限分布。数值实验验证了理论,并揭示了有限温度下后期由value矩阵谱支配的不同终端阶段。该工作为理解Transformer的注意力机制提供了数学基础。
论文Transformer理论平均场浓度现象注意力机制数学分析

推荐理由:该论文为Transformer推断阶段的token分布行为提供了严格的数学分析,有助于解释大模型训练和推理中的稳定性现象,对理论研究和模型设计有参考价值。
原文
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