transformer知识存储
时间: 2024-01-18 18:18:45 浏览: 59
Transformers模型中的知识存储是通过知识神经元(Knowledge Neurons)来实现的。这些神经元存储了模型在训练语料中学到的隐式知识。知识神经元的激活程度与它们所表示的知识高度相关。
为了识别哪些神经元存储了特定的关系型事实,可以使用知识归因方法。这种方法可以通过分析神经元的激活模式来确定与特定事实相关的神经元。
另外,即使不进行微调(fine-tuning),我们也可以利用知识神经元来显式地编辑(更新、删除)特定的事实知识。这意味着我们可以通过修改知识神经元的激活模式来改变模型对特定知识的表示。
总结起来,Transformers模型中的知识存储是通过知识神经元来实现的,这些神经元存储了模型在训练语料中学到的隐式知识。通过分析神经元的激活模式,我们可以确定与特定事实相关的神经元,且可以通过修改神经元的激活模式来编辑特定的事实知识。
相关问题
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。
transformer 蒸馏
蒸馏(distillation)是一种模型压缩技术,用于将一个复杂的模型(教师模型)的知识传递给一个简化的模型(学生模型)。在Transformer模型中,蒸馏可以通过训练一个小型Transformer模型来学习教师模型中的知识。
蒸馏的过程通常包括两个阶段:教师训练和学生训练。首先,使用大规模的教师Transformer模型在大规模的数据上进行训练。然后,使用教师模型生成的软标签(即概率分布)作为学生模型的目标,并将学生模型在较小规模的数据上进行训练。通过这种方式,学生模型可以学习教师模型的知识,并在保持相对较小的模型规模的同时保持相对较高的性能。
蒸馏技术已经得到广泛应用,在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了很好的效果。它可以帮助减少模型的计算和存储资源需求,提高模型的推理速度,并在一些资源有限的环境中实现高效的部署。
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