Switch Transformer的概念

Switch Transformer是Google研究研究团队在2021年提出的一种巨大规模稀疏混合专家模型。它是基于Transformer架构的一种改进版，通过引入全局模块来解决Transformer模型在处理长远序列时效率矮小下的问题。

Switch Transformer的整个网络结构能分为两有些：稠密的局部模块和稀疏的全局模块。

Switch Transformer是一种全新鲜的神经网络模型， 其最巨大的特点是引入了一个全局模块来处理序列之间的长远距离依赖关系，从而搞优良了模型的效率和性能。Switch Transformer在优良几个任务中表现非常出色， 成为了最流行的模型之一，并且在以后的模型设计中具有很高大的参考值钱。

一文详解Transformer的实现细节与干活原理，万字长远文助你全面掌握核心概念与手艺要点。要了解许多头的干活原理， 我们先说说需要搞懂啥...

一、Transformer的本质

Transformer vs RNN、LSTM、GRU、RNN编码器-解码器架构、、Q、K、V计算、注意力分数、注意力分数的值钱

RNN编码器-解码器架构、机器翻译、Transformer的架构、Encoder架构、Decoder架构、编码...

相较于RNN模型，Transformer模型具有2个显著的优势。

Switch Transformer的核心思想是在Transformer结构中引入了一个全局模块，来解决Transformer模型在处理长远序列时效率矮小下的问题。这玩意儿全局模块能看做是一个轻巧量级的模型，它利用了矩阵乘法的分配性质，将全局信息分配到个个局部模块中。在个个局部模块内部，则按照老一套的Transformer结构来处理局部信息。通过这种方式， Switch Transformer能高大效地处理长远序列，并且在优良几个机器翻译、天然语言推理、语音识别等任务中得到了优异的表现。

class SwitchingFeedForward:
    def __init__:
        super.__init__
        assert d_model % n_weight_matrices == , f"d_model {d_model} must be divisible by n_weight_matrices {n_weight_matrices}"
        self.weights = nn.ModuleList
                                      for _ in range])
        self.bias = nn.Parameter)
    def forward:
        weights = self.weights
        x = weights
        return F.relu

四、 Switch Transformer与其他模型的比比看

Switch Transformer在优良几个任务中得到了非常出色的表现，成为了眼下最流行的模型之一。与其他模型相比， Switch Transformer最巨大的特点是能一边处理长远序列和短暂序列，并且训练和推断效率都非常高大。还有啊， Switch Transformer还通过一种新鲜颖的方式解决了流行的Transformer模型在处理长远序列时的效率问题，并且得到了非常优良的表现。

探索人造智能革命，深厚入算法原理与创新鲜应用，以后手艺无限兴许。在线客服干活时候8:30-22:00。

Switch Transformer是一种新鲜型的神经网络模型，是由CMU和Facebook AI Research的研究研究人员于2021年提出的。它是一种基于Transformer结构的模型，其最巨大的特点是将整个模型分为两有些：稠密的局部模块和稀疏的全局模块。在局部模块中， 通过用类似于标准Transformer的结构，来进行对序列的处理；而在全局模块中，则是通过用轻巧量级的模型来捕捉序列之间的长远距离依赖关系，从而达到高大效的模型训练和推断效果。

研究研究者还表示， 虽然这项干活着眼于规模，但它也说明，Switch Transformer架构不仅在具备超级计算机的周围下具有优势，在只有几个计算核心的计算...

先前干活基本上集中在简化少许些麻烦度，忽略了前后时候信息的联系和性能，PatchTST借鉴了VisionTransformer中的分补丁操作，保持了时候序列的局部性，提出的独立通道手艺也广泛应用在以后研究研究中。MTPNet结合了先前干活， 对时候序列分解进行分别建模，采用分割补丁处理许多元序列并设计了维度不变的嵌入方式，利用许多层金字塔编码器解码器结构实现许多尺度建模。

用四个故事带你看懂Transformer原理。不愧是李宏毅老师！一口气吃透Transformer的自、 许多头自、编码器、解码器以及ViT、BERT、GPT等算法模型！这绝对是B站最详细三维沉建+三维点云教程！一口气带你学完pointnet、 Transformer、TSDF、SLAM...原理+论文解读，通俗容易懂！计算机视觉。

探索人造智能革命，深厚入算法原理与创新鲜应用，以后手艺无限兴许。我们希望我们的干活能够推动稀疏模型成为有效的架构，并鼓励研究研究人员在天然语言任务中考虑这些个灵活的模型。

图5. Switch Transformer的速度优势。

class SwitchTransformerBlock:
    def __init__:
        super.__init__
        self.encoder_attn = nn.ModuleList
                                        for _ in range])
        self.norm1 = nn.ModuleList for _ in range])
        self.ffn = nn.ModuleList
                                        for _ in range])
        self.norm2 = nn.ModuleList for _ in range])
        self.num_local_blocks = num_local_blocks

全局模块

在全局模块中，Switch Transformer采用了一种轻巧量级的架构来处理全局信息。比如Switch Transformer用了优良几个全连接层和权沉共享机制来实现对长远距离依赖关系的建模。

github代码：https://github.com/tensorflow/mesh/blob/master/mesh_tensorflow/transformer/moe.py

NVIDIA Nsight Systems入门及用， harrymore2011：从linux系统琢磨和导出.nsys-rep到windows GUI进行琢磨，总是说版本不一致，但是确认过是一样的，博主又试过这种情况吗C++ STL六巨大组件-1-Containerleomessi129：确定vector只能在末尾插入数据吗参数与....

在局部模块中，Switch Transformer采用了类似于标准Transformer的结构，包括了许多头和。与标准Transformer不同的是 Switch Transformer将这些个子模块堆叠起来形成一层的局部模块，并再来一次用这些个局部模块来。

本文采用的试试是T5模型的基础上应用switch transformer和MOE，下面是一些switch-C表示和T5有相同的ppl下速度是T5的4倍，并且因为训练进行还会接着来扩巨大优势；