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SUS Backpropagation: A Linear Backpropagation Algorithm for Long Inputs in Transformers
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内容提要
本研究提出了一种SUS反向传播算法，旨在提高变换器架构中长序列的计算效率。通过控制参数$c$，该算法切断大部分注意力权重的反向传播，将复杂度从$O(n^2)$降低到$O(nc)$，显著提升训练效率。
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关键要点
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本研究提出了一种SUS反向传播算法，旨在提高变换器架构中长序列的计算效率。
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通过控制参数$c$，该算法切断大部分注意力权重的反向传播。
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该算法将计算复杂度从$O(n^2)$降低到$O(nc)$，显著提升训练效率。
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实验证明，切断99%的注意力梯度流仅导致约1%的梯度方差增加。
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