Tokenformer：基于参数标记化的高效可扩展Transformer架构

本文是对发表于arXiv的论文 "TOKENFORMER: RETHINKING TRANSFORMER SCALING WITH TOKENIZED MODEL PARAMETERS" 的深入解读与扩展分析。主要探讨了一种革新性的Transformer架构设计方案，该方案通过参数标记化实现了模型的高效扩展和计算优化。

论文动机

如今的人工智能离不开Transformer，因为它是大型语言模型背后的基础架构。然而它的影响力并不仅限于自然语言处理。Transformer在其他领域也发挥着重要作用，比如计算机视觉领域中的Vision Transformer（ViT）就扮演着重要角色。随着我们的进步，模型规模不断扩大，从头开始训练模型变得越来越昂贵且不可持续

论文的研究团队观察到，虽然Transformer架构在多个领域取得了巨大成功，但其可扩展性受到了严重限制，主要是因为在token-parameter交互计算方面采用了固定的线性投影方法。

 

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