TokenFormer：用模型参数标记化重塑Transformer缩放
2024-11-01
TokenFormer 是一种新型可缩放架构，利用注意力机制处理输入标记和模型参数之间的交互，从而增强架构灵活性。通过将模型参数视为标记，它用标记-参数注意力层取代了 Transformer 中的所有线性投影，其中输入标记充当查询，模型参数充当键和值。这种方法允许模型通过递增添加新的键值参数对，从 1.24 亿个参数扩展到 14 亿个参数，在大大减少训练成本的同时，实现与从头训练的 Transformer 相当的性能。
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