Architectures de transformateurs : mécanismes d'attention subquadratiques

Cette séance de cours explore les subtilités de l'architecture des transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention subquadratiques. L'instructeur commence par aborder les défis associés à l'approximation des matrices d'attention, en soulignant l'importance de comprendre la relation entre les matrices de requête, de clé et de valeur. La discussion comprend les formulations mathématiques des mécanismes d'attention, mettant en évidence le rôle des matrices diagonales et l'importance de la normalisation dans le processus d'attention. L'instructeur explique comment calculer l'attention efficacement, en introduisant des concepts tels que le hachage sensible à la localité et l'estimation de la densité du noyau comme méthodes d'approximation des matrices. La séance de cours couvre également les implications des algorithmes de haute et de basse précision dans le contexte des mécanismes d'attention, détaillant comment ces approches peuvent conduire à des économies de calcul significatives. Tout au long de la séance de cours, l'instructeur donne un aperçu des applications pratiques de ces concepts théoriques, illustrant comment ils peuvent être utilisés dans l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux. La session se termine par une discussion sur les orientations futures de la recherche dans ce domaine, encourageant la poursuite de l'exploration d'algorithmes efficaces pour les mécanismes d'attention.