研究提出用内在维度预设注意力头数
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研究提出用内在维度预设注意力头数
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AI 综述
Arjun Boya 等作者发表论文，提出一种预先设定 Transformer 注意力头数的启发式方法：不依赖标签，估计 token 表示的内在维度，然后取大致等于该维度的头数。在 WikiText-2 的 DistilBERT 嵌入上训练嵌套 dropout VAE，得到内在维度估计 k*=9.2（95% CI [8.6, 9.8]）。 作者称这只是值得在更大规模上检验的实用启发式，而非通用原则。他们说明证据范围有限：仅涉及两个分类任务、一个小型架构，未使用预训练模型，内在维度与注意力头数之间也没有形式化联系。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
从内在维度选择注意力头数：一项小规模研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CL从内在维度选择注意力头数：一项小规模研究
一项小规模研究提出用无标签估计 token 表示的内在维度来预先设定 Transformer 注意力头数：在 WikiText-2 的 DistilBERT 嵌入上训练嵌套 dropout VAE，得到 k*=9.2（95% CI [8.6, 9.8]）。
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