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基于变形器的学习可证明具有低秩和稀疏性：一层分析
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内容提要
研究发现，在大规模数据集上，参数稀疏性对Transformer模型的影响。随着训练数据量增加，最佳稀疏度增加，为提高计算效率提供理论理解和实际意义。
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关键要点
- 研究探讨了参数稀疏性对Transformer模型在大规模数据集上训练的影响。
- 首次确定了权重稀疏性、非零参数数量和训练数据量之间的关系。
- 通过ViT/JFT-4B和T5/C4进行了实证验证，表征了最佳稀疏度。
- 发现最佳稀疏度随着训练数据量的增加而增加。
- 研究扩展到不同的稀疏结构和策略，揭示了权重稀疏性的能力和局限性。
- 为利用稀疏性提高计算效率提供了理论理解和实际意义。
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