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使用 Delta 规则并行化线性变换器来处理序列长度
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内容提要
本文介绍了一种名为FLASH的改良Transformers模型，采用门控注意力单元和线性近似方法，显著提升了语言建模的训练速度，改善了短序列和长序列的分词效果。在Wiki-40B和PG-19数据集上，训练速度提升可达4.9倍，同时推理过程中的计算复杂度降低，表现出更高的效率和准确率。
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关键要点
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本文提出了一种名为FLASH的改良Transformers模型，采用门控注意力单元和线性近似方法。
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FLASH模型在短序列和长序列的分词效果上有所改善。
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在Wiki-40B和PG-19数据集上，FLASH模型的训练速度提升可达4.9倍。
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FLASH模型在掩蔽语言模型上的训练速度提升为4.8倍。
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该模型在推理过程中的计算复杂度降低，表现出更高的效率和准确率。
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延伸问答
FLASH模型的主要创新点是什么？
FLASH模型采用了门控注意力单元和线性近似方法，显著提升了训练速度和分词效果。
FLASH模型在训练速度上有多大的提升？
在Wiki-40B和PG-19数据集上，FLASH模型的训练速度提升可达4.9倍。
FLASH模型在推理过程中的表现如何？
FLASH模型在推理过程中计算复杂度降低，表现出更高的效率和准确率。
FLASH模型对短序列和长序列的处理效果如何？
FLASH模型在短序列和长序列的分词效果上都有所改善。
FLASH模型的训练速度在掩蔽语言模型上提升了多少？
在掩蔽语言模型上，FLASH模型的训练速度提升为4.8倍。
FLASH模型的设计目的是什么？
FLASH模型旨在通过改良Transformers模型，提高语言建模的训练速度和分词效果。
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