原贴链接

无具体内容可翻译，仅提供了一个网址：https://robinwu218.github.io/ToST/

讨论总结

这是关于新的线性复杂度Transformer架构性能改进的讨论。一些人认为这是巨大突破，如在使用Q和K空间统计测量上的创新，但也有人质疑改进是否被大模型要求抵消。同时对其在不同场景下的扩展性，如在非平凡数据集、大规模数据集和通用用途方面存在疑问，还比较了与flashattention等算法在性能上的优劣，整体讨论氛围比较理性、积极探索。

主要观点

  1. 👍 新的Transformer架构是突破但存在被大模型要求抵消改进的问题。
    • 支持理由：作者指出方法带来的改进被更大模型要求所抵消。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 关键突破在于使用特定空间统计测量而非矩阵乘法。
    • 正方观点：这一创新使算法成为线性时间算法且测试集性能与普通注意力模型相同。
    • 反方观点：无
  3. 💡 flashattention计算复杂度二次但在特定情况性能好于线性注意力。
    • 解释：虽然是二次复杂度，但在较大批次或长序列上性能比线性注意力好。
  4. 💡 新架构在特定领域微调可行时表现好，但用于根据参考资料起草特定领域报告时可能表现不佳。
    • 解释：不同的任务场景下架构的表现有所不同。
  5. 💡 认可新架构减少内存使用和提高速度的优点。
    • 解释：评论者直接指出这两点是新架构的优点。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier: This sounds like a huge breakthrough and in general is an awesome paper (huge kudos!), however any improvements that the method brings seems to be eaten by a requirement in a much larger model compared to traditional transformer”
    • 亮点：在肯定是突破的同时也指出存在的问题。
  2. “🤔 Papabear3339: Looks like the key breakthrough is using statistical measures of the Q and K spaces instead of a big costly matrix multiplication.”
    • 亮点：指出新架构的关键突破点。
  3. “👀 Otelp: flashattention is (somehow) quadratic in compute complexity, but has had better performance than any linear attention for relatively large batches or long sequences. i’m not sure if this is indeed huge”
    • 亮点：比较了flashattention与线性注意力在性能上的情况并表示不确定其重要性。
  4. “💪 LagOps91: Let’s hope something comes out of it - reduced memory usage and increased speed sounds great to me!”
    • 亮点：表达对新架构的期待并认可部分优点。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于新架构是否是真正意义上的巨大突破以及在不同场景下的性能表现。可能的原因是大家从不同的技术角度和应用场景需求去考量这个新架构。

趋势与预测

  • 新兴话题：使用可调整小模型对新架构进行验证可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果新架构在扩展性等方面得到改进，可能会对Transformer架构在更多领域的应用产生积极推动作用。

详细内容：

标题：新的线性复杂度 Transformer 架构取得性能提升引发热议

在 Reddit 上，一个关于新的线性复杂度 Transformer 架构取得性能提升的帖子引起了广泛关注。该帖子包含链接 https://robinwu218.github.io/ToST/ ，目前已获得了众多的点赞和大量的评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在这一架构的实际应用效果、在不同数据集上的可扩展性以及与现有技术的比较等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，问题始终在于它在非平凡数据集中的扩展性。有人则期待有奇迹般的实验室测试，能带来新的模型来试用。还有人质疑经过这么长时间，是否有任何成果从相关模型中产生，是否有前沿水平的模型在使用。 有人表示知道有一些混合模型使用了某些层，并且在替代架构方面有很多进步，如 Rwkv 已在 Windows Copilot 中本地使用，其他进步也在推动这一领域发展。 有人称赞这是一个巨大的突破，是一篇很棒的论文，但也指出方法带来的任何改进似乎都被与传统 Transformer 相比需要更大模型的要求所抵消。 有人指出关键的突破是使用 Q 和 K 空间的统计测量，而不是昂贵的大矩阵乘法，这使得它成为具有与正常注意力模型相同测试集性能的线性时间算法，这是巨大的进步。 有人认为 flashattention 在计算复杂度上是二次的，但对于相对较大的批次或长序列具有更好的性能，不确定这是否真的是巨大的进步。 有人解释它是二次的但系数较小，对于非常长的序列，它会比线性 Transformer 运行得慢。 有人认为对于特定领域的微调可能很出色，但对于使用通用模型根据参考材料起草特定领域的报告可能效果不佳，希望看到具有这种架构的可调小型模型来验证。 有人则希望能从中有所收获，减少内存使用和提高速度听起来很棒，但质疑其在大型数据集和通用用途上的扩展性。

讨论中的共识在于大家都认为这一架构具有一定的创新性和潜在价值，但对于其实际应用效果和广泛适用性存在不同看法。特别有见地的观点如对关键突破的分析，丰富了讨论，为进一步理解这一架构提供了更多视角。

总的来说，这次关于新的 Transformer 架构的讨论展示了大家对技术创新的关注和深入思考，也反映了在新技术面前大家的期待与谨慎。