Lite Transformer

Lite Transformer是一种轻量级的Transformer架构，旨在减少Transformer模型的参数数量和计算复杂度，以便在资源受限的环境中高效运行。它采用了一些优化策略来减少模型的大小和计算量，同时尽可能地保持模型性能。

Lite Transformer的一些关键特点包括：
1. 使用低秩注意力机制：传统的Transformer模型中，自注意力机制的计算复杂度与输入序列长度的平方成正比。而Lite Transformer使用了低秩注意力机制，通过降低注意力矩阵的秩，大大减少了计算复杂度。
2. 压缩模型权重：Lite Transformer采用了权重压缩技术，如矩阵分解和量化，以减少模型的参数数量和存储空间。
3. 逐层剪枝：Lite Transformer使用了逐层剪枝策略，即在每一层中剪枝掉一部分注意力头或神经元，以减少计算量和内存消耗。
4. 知识蒸馏：Lite Transformer可以通过知识蒸馏技术将一个大型的Transformer模型的知识转移到一个小型的Lite Transformer模型中，从而在保持性能的同时减少模型大小和计算复杂度。

总的来说，Lite Transformer是一种用于轻量级、高效的Transformer模型，适用于资源受限的场景，如移动设备和嵌入式系统。它通过优化模型结构和参数压缩等技术，以更少的计算资源实现近似于传统Transformer模型的性能。

相关问题

Lite transformer

Lite Transformer是一种高效的移动NLP体系结构，适用于在边缘设备上部署移动NLP应用。它通过引入长短距离注意（LSRA）原语，将注意机制分为两组，一组用于局部上下文建模（通过卷积），另一组用于长距离关系建模（通过注意）。这种专门化的设计在机器翻译、抽象摘要和语言建模等任务上都展现了比传统Transformer更好的性能改进。在资源受限的情况下，Lite Transformer在WMT'14英语-法语机器翻译任务上的性能比Transformer高出1.2/1.7 BLEU。同时，Lite Transformer还通过修剪和量化进一步减少了模型尺寸，达到了18.2倍的压缩比。在语言建模任务中，Lite Transformer的perplexity比Transformer低1.8。与基于AutoML的演进Transformer相比，在移动NLP设置下，Lite Transformer能够提供更好的性能，而不需要昂贵的体系结构搜索。

lite transformer改进

Lite Transformer是一种高效的移动NLP体系结构，旨在在边缘设备上部署移动NLP应用。它采用了一种称为长短距离注意（LSRA）的原语，其中一组头部专注于局部上下文建模，而另一组头部专注于长距离关系建模。通过这种专门化的设计，Lite Transformer在机器翻译、抽象摘要和语言建模等任务上相对于传统的Transformer模型都取得了一致的改进。在资源受限的情况下，Lite Transformer在WMT'14英语-法语数据集上的性能比传统的Transformer模型高出1.2/1.7 BLEU。此外，Lite Transformer还通过修剪和量化进一步压缩了模型尺寸，达到了18.2倍的压缩比。在语言建模任务中，Lite Transformer在大约500M MACs的情况下实现的perplexity比Transformer低1.8。与基于AutoML的演进Transformer相比，Lite Transformer在移动NLP设置中的性能提高了0.5个BLEU，而无需进行昂贵的体系结构搜索。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Lite Transformer with Long-Short range attention](https://blog.csdn.net/Acmer_future_victor/article/details/124577759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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