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Keyformer: 通过关键词令牌选择减少键值缓存以提高生成推理的效率
内容提要
本文介绍了多种基于 Transformer 的模型及其改进方法，如 Kformer、Treeformer 和 FastFormers。这些模型通过注入外部知识、优化结构和提高推理效率，在常识推理、医学问答和自然语言理解等任务中表现优异，显著提升了性能和效率。
关键要点
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Kformer模型通过在Transformer的FFN层中注入来自PTMs和外部知识的信息，提升了常识推理和医学问答的表现。
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Treeformer基于CKY算法和Transformer架构，能在机器翻译、文本摘要和自然语言理解等任务上显著改进。
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LESS通过整合常量大小的缓存与基于驱逐策略的缓存方法，提高了多种任务中的推理效率。
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FastFormers通过知识蒸馏、结构剪枝和数值优化等方法，显著提高了基于Transformer模型的NLU任务的推理效率。
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GateFormer使用轻量级的门控模块，提高了新闻推荐的效率和准确性，且在数据压缩情况下仍保持良好性能。
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HashFormers基于Hash技术，支持无限词汇量且内存效率高，在多个文本分类任务中表现良好。
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ProFormer使用LSH投影层和本地投影注意层，提高了效率和空间利用率，相较于BERT表现更快更小。
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MetaFormer架构探索不同的token mixer组合，提升了图像分类准确率，并提出了新的激活函数StarReLU。
延伸问答
Kformer模型的主要优势是什么？
Kformer模型通过在Transformer的FFN层中注入外部知识，提升了常识推理和医学问答的表现。
Treeformer是如何改进机器翻译的？
Treeformer基于CKY算法和Transformer架构，能在机器翻译、文本摘要和自然语言理解等任务上显著改进。
LESS模型的创新之处是什么？
LESS通过整合常量大小的缓存与基于驱逐策略的缓存方法，提高了多种任务中的推理效率。
FastFormers如何提高推理效率？
FastFormers通过知识蒸馏、结构剪枝和数值优化等方法，将推理速度提高至9.8-233.9倍。
GateFormer在新闻推荐中有什么优势？
GateFormer使用轻量级的门控模块，提高了新闻推荐的效率和准确性，即使在数据压缩情况下也能保持良好性能。
HashFormers的内存效率如何？
HashFormers基于Hash技术，支持无限词汇量且内存效率高，在多个文本分类任务中表现良好。
