2023年8月28日 · We demonstrate that FFFs are up to 220x faster than feedforward networks, up to 6x faster than mixture-of-experts networks, and exhibit better training properties than mixtures of experts thanks to noiseless conditional execution.

本文介绍了Google新出的一个高效Transformer工作，里边将Attention和FFN融合为一个新的GAU层，从而得到了Transformer变体FLASH-Quad，作者还进一步提出了一种“分块混合”线性化方案，得到了具有线性复杂度的FLASH。

We discover that among the three main computation modules in a Transformer model (QKV generation, attention computation, FFN), it is the QKV generation and FFN that contribute to the most power cost. While the attention computation, focused by most previous works, only has decent power share when dealing with extremely long inputs.

一个Transformer Bolck中主要包含三部分：MultiheadAttention (多头注意力)、FFN (前馈神经网络)和Add&Norm，其中的MultiheadAttention是由多层的self-attention搭建而来的，而FFN则是由两个线性变换层和激活函数组成的，具体结构如下所示：

We demonstrate that FFFs are up to 220x faster than feedfor-ward networks, up to 6x faster than mixture-of-experts net-works, and exhibit better training properties than mixtures of experts thanks to noiseless conditional execution.

2025年3月14日 · FFN是一个包含两个线性变换和一个激活函数的简单网络（linear + relu + linear），考虑注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够，Transformer作者通过增加两层网络来增强模型加模型的容量和非线性。 0x01 网络结构 前馈网络可以分为两种主要类型：标准 FFN 和 …

2024年3月17日 · 可定制性和帕累托效率：FastV的计算效率和性能之间的权衡是高度可定制的。 它可以压缩一个拥有13B参数模型的FLOPs，使其预算低于一个拥有7B参数模型，同时仍然保持优越的性能。 实际应用价值：作者认为FastV对于在边缘设备和商业模型中部署LVLMs具有实际价值。 2. Related Work. 常用的LLM推理优化. 3. Method. 3.1. 不同的输入 token: 3.2. 实验设置. \alpha_ {\text {sys }}^ {i, j}+\alpha_ {i m g}^ {i, j}+\alpha_ {\text {ins }}^ {i, j}+\alpha_ {\text {out …

2024年8月22日 · In this paper, we introduce Fast&Focused-Net (FFN), a novel deep neural network architecture tailored for efficiently encoding small objects into fixed-leng

The Transformer architecture has two main non-embedding components: Attention and the Feed Forward Network (FFN). Attention captures interdependencies between words regardless of their position, while the FFN non-linearly transforms each input token independently.

2024年11月7日 · FFN层占据了整个Transformer大约2/3的参数量，它可以视为一个key-value memory，也就是把第一个线性层当做key，第二个线性层当value。 其中每一层的 key 用于捕获输入序列的模式（浅层模式+语义模式）；value 可以基于key捕获的模式，给出下一个token的词表分布。 每层的FF是由多个key-value组合而成，然后结合残差连接对每层的结果进行细化，最终产生模型的预测结果。 在第一个线性层中，每个key是一个1*4d的向量（也就是矩阵的一行）；在 …