Transformer模型效率优化：一项综合调查

"Efficient Transformers： A Survey" 这篇2020年的论文《Efficient Transformers： A Survey》是对近年来Transformer模型架构研究的一次详尽综述。Transformer模型在语言、视觉和强化学习等领域因其高效性而备受关注。尤其在自然语言处理（NLP）领域，Transformer已经成为深度学习栈中的核心组成部分。近年来，出现了大量改进版的Transformer模型，如Reformer、Linformer、Performer和Longformer等，它们针对原始Transformer架构进行了优化，特别是在计算效率和内存效率方面有所提升。 论文首先回顾了Transformer的基本结构，包括自注意力机制（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），这两个是Transformer的核心组成部分。自注意力允许模型在处理序列数据时考虑全局依赖关系，而位置编码则为无序的序列输入提供了一种处理时间或空间顺序的方式。 接下来，论文深入探讨了一系列改进型Transformer模型，如： 1. Reformer：通过使用局部自注意力（Local Self-Attention）和循环重用（Reordering）策略，降低了Transformer的计算复杂度，使其更加高效。 2. Linformer：通过线性化的注意力机制，将自注意力层的复杂度从O(N^2)降低到O(N)，从而解决了Transformer的大规模计算问题。 3. Performer：引入了随机特征傅立叶变换（Random Feature Fourier Transform），以线性时间复杂度实现自注意力，保持了Transformer的效果，同时提高了效率。 4. Longformer：设计了一种新的注意力机制，能够处理超长序列，通过滑动窗口注意力和全局注意力的结合，兼顾了长距离依赖和效率。 此外，论文还讨论了这些模型在不同任务上的性能比较，以及如何在实践中选择合适的模型。作者们对这些模型的优缺点进行了分析，并对未来的研究方向提出了建议，包括模型的并行化、硬件优化和理论理解的深化。 《Efficient Transformers： A Survey》是了解和对比当前Transformer模型效率改进的重要参考文献，对于正在从事相关研究的学者或开发者来说，它提供了宝贵的指导和洞察，帮助他们在快速发展的Transformer领域中找到适合自己需求的解决方案。