토큰포머: 트랜스포머 아키텍처 수정 분석

토큰포머는 모델 파라미터를 토큰으로 처리하여 재교육 없이 트랜스포머를 확장할 수 있는 방법을 제공합니다.

### 토큰포머: 트랜스포머의 파라미터 스케일링에 대한 비판적 검토
* ❄ 추위에도 불구하고, "토큰화된 모델 매개변수를 사용한 트랜스포머 확장에 대한 재검토"라는 논문에 대한 리뷰가 계속되고 있습니다: **토큰화된 모델 파라미터로 트랜스포머 스케일링 재고하기"라는 논문은 MOX, 플랑크 정보학 연구소, 구글, 북경대학교의 협업**을 강조하며 계속되고 있습니다.
* 토큰포머는 **모델 파라미터를 토큰으로 처리**하여 처음부터 다시 학습할 필요 없이 유연하게 확장할 수 있도록 트랜스포머 아키텍처를 수정할 것을 제안합니다.
* 🔄 기존 트랜스포머는 파라미터를 수정할 때 재교육이 필요했지만, **토큰포머는 선형적인 상호작용을 주의 메커니즘으로 대체**하여 파라미터를 동적으로 추가할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
* 📊 실험 결과, **토큰포머를 사용해 트랜스포머를 확장**하면 훨씬 더 많은 리소스를 필요로 하는 대규모 모델을 처음부터 훈련하는 것과 달리 **계산 낭비를 최소화**하면서 확장할 수 있는 것으로 나타났습니다.
* ⚖ 그러나 실험의 타당성, 특히 **훈련 비용과 토큰 수가 제시되는 방식**에 대한 우려가 있어 제안된 방법의 효과에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
* 🧐 이 리뷰는 제시된 개념이 근본적으로 새로운 것이 아니며 **기존 트랜스포머에서도 유사한 매개변수 조정**이 가능했다고 주장하면서 논문의 구성에 대해 비판합니다.
* 💡 이 기술은 모델의 계산 능력을 수정하는 방법을 제공하지만, **순방향 신호의 근본적인 표현 능력을 향상시키지는 못하므로 여전히 한계**로 남아 있습니다.
* 🤔 궁극적으로 검토자는 이 연구가 장점은 있지만 **기존의 트랜스포머 방법론과 차별화되는 독창성과 명확성이 부족**하다고 판단했습니다.

TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters (Paper Explained)

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Yannic Kilcher

트랜스포머 아키텍처를 수정하는 협업, 토큰포머에 대한 논문 리뷰.

토큰포머는 모델 파라미터를 토큰으로 취급하여 확장에 유연성을 더합니다.

비평:  대부분 기존의 아이디어를 현대적 용어로 재포장한 것입니다.

트랜스포머를 확장하고 처음부터 다시 교육하는 데 드는 높은 비용을 해결합니다.

토큰과 모델 매개변수 간의 상호작용에 대한 주의 사항을 소개합니다.

토큰포머의 메커니즘에 대한 설명

클래식 트랜스포머는 선형 투영을 통해 주의 및 피드포워드 네트워크를 통해 토큰과 토큰 간 상호작용을 합니다.

피드 포워드 레이어(WX)의 선형 투영을 보여줍니다.

주의 집중 메커니즘의 선형 투영(WQ, WK, WV)에 대해 설명합니다.

문제: 확장 시 차원이 변경되어 재교육이 필요합니다.

솔루션: 선형 상호작용을 주의 메커니즘으로 대체하여 매개변수를 추가할 수 있도록 합니다.

실험 결과, 처음부터 다시 교육하는 것에 비해 효율적인 확장이 가능했습니다.

주의 및 피드 포워드 네트워크의 선형 투영을 주의 메커니즘으로 대체합니다.

학습 가능한 파라미터('키 파라미터' 및 '값 파라미터')는 주의 메커니즘에 제공되는 토큰입니다.

실험 설정 및 결과에 대한 비판, 불일치 및 의심스러운 비교.

프레임 및 신규성 주장에 대한 비판; 기존 방식은 이미 유사한 매개변수 추가를 허용하고 있습니다.

기존 방법과의 비교 및 전반적인 평가

기존 트랜스포머의 피드 포워드 네트워크와 내부 차원 유연성을 비교합니다.

비판:  제로 패딩은 모델 확장을 위한 다른 방법보다 열등합니다.

토큰 차원 변경의 한계에 대해 논의합니다.

이 논문의 주요 기여는 새로운 용어와 함께 제시된 다른 비선형성입니다.

전반적인 평가: 이 기술은 모델의 한 측면을 수정하는 데 유용하지만 진정한 참신함이 부족합니다.