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Transformer 技巧：去除跳过机制的权重
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
生成式机器学习方法如大型语言模型正在革新文本和图像的创作。本研究通过容错性量子计算的视角来调查变压器架构。我们使用预训练的权重矩阵构建变压器的查询、关键和值矩阵，并展示了如何使用 Hadamard 乘积对自注意矩阵的行逐行应用 softmax 函数来准备区块编码。我们还结合了量子子程序来构建变压器中的重要构件，包括残余连接、层归一化和前馈神经网络。我们的子程序准备了变压器输出的振幅编码，可以进行测量以获得预测结果。我们讨论了获取量子优势的潜力和挑战。
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关键要点
- 生成式机器学习方法如大型语言模型正在革新文本和图像的创作。
- 本研究通过容错性量子计算的视角来调查变压器架构。
- 使用预训练的权重矩阵构建变压器的查询、关键和值矩阵。
- 展示了如何使用 Hadamard 乘积对自注意矩阵的行逐行应用 softmax 函数来准备区块编码。
- 结合量子子程序构建变压器中的重要构件，包括残余连接、层归一化和前馈神经网络。
- 子程序准备了变压器输出的振幅编码，可以进行测量以获得预测结果。
- 讨论了获取量子优势的潜力和挑战。
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