ETHチューリッヒの研究者は、高速フィードフォワード（FFF）アーキテクチャを導入しましたこれは、そのニューロンのブロックに対して対数時間でアクセスするフィードフォワード（FF）アーキテクチャの仲間です

ETHチューリッヒの研究者は、高速フィードフォワード（FFF）アーキテクチャを導入しましたこれは、ニューロンのブロックに対して対数時間でアクセスするFFアーキテクチャの仲間です' The condensed text is 'ETHチューリッヒの研究者は、高速フィードフォワード（FFF）アーキテクチャを導入しましたこれは、ニューロンのブロックに対して対数時間でアクセスするFFアーキテクチャの仲間です

信じられないほどの大規模言語モデル（LLM）の導入は、人工知能の分野において画期的なものでした。これらの複雑なアルゴリズムは、膨大なデータとコンピュータのパワーによって駆動されており、人間の技術との関わり方が変わりました。AIは、人間と機械の相互作用を変えており、LLMの力によって、さまざまな領域が革新されています。

トランスフォーマーモデルには、モデルの性能に重要な役割を果たすフィードフォワード層が必要です。これらの層は入力データを変換する役割を担い、モデルの性能に中心的な役割を果たしています。近年、トランスフォーマーモデルのサイズは拡大し、フィードフォワード層には数万個の隠れニューロンが含まれるようになりました。モデルのサイズの増加に伴い、フィードフォワード層の計算コストも増加していますので、フィードフォワード層の計算を加速するための戦略を見つけることは重要です。

非常に大きなネットワークでは、フィードフォワードの隠れニューロンのほんの一部しか、特定の入力に対する出力の決定には必要ありません。この洞察に応えて、この現象を利用するモジュラーネットワークの作成に取り組まれています。この分野の最近の研究は、フィードフォワード層の疎な構造を促進するアーキテクチャのレイアウトに焦点を当てています。これらの設計では、推論時にどのエキスパートを使用するかを選択するためのゲーティング層の訓練が必要であり、フィードフォワード層を異なるブロックに分割します。この方法は訓練の複雑さを増し、推論時間を短縮しますが、ノイズのあるゲーティングに依存しています。

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既存の手法の代わりとして、ETHチューリッヒの2人の研究者チームがFast Feedforward（FFF）アーキテクチャを紹介しました。FFFは、微分可能なバイナリツリーを使用し、入力空間を複数の領域に分割しながら、各セクターの境界と関連するニューラルブロックを同時に学習します。従来のフィードフォワード層とモジュール化技術と比較して、FFFには利点があります。FFFは、対数時間で特定のニューロンブロックにアクセスできるため、推論時間を短縮します。これは、従来の手法のフィードフォワード層の幅の線形スケーリングとは対照的です。

FFFは、ノイズのあるゲーティングを伴うエキスパートブロックを使用するMixture-of-Experts（MoE）手法と比較されました。FFFはこのノイズを回避し、計算複雑性を低減しながらより速い推論を達成します。研究者たちはFFFによって実現された印象的な速度向上も強調しています。FFFは、従来のフィードフォワードネットワークと比較して最大で220倍高速であると述べており、計算効率の大幅な改善を示しています。例えば、FFFをビジョン変換モデルに使用することが強調されており、FFFはニューロンの1％しか使用せずに予測性能の94.2％を維持できるため、ビジョン関連の活動に使用する可能性があると述べています。

まとめると、FFFの設計はニューラルネットワークの計算効率を向上させる画期的な手法です。エキスパートの混合ネットワークを凌駕し、典型的なフィードフォワードネットワークと比較して推論時間を大幅に短縮します。FFFの訓練特性、ノイズのない条件付き実行、そして低いニューロン使用量で良い予測精度を達成できる能力も主な特徴です。これらの開発は、巨大なモデルのスピードアップとパフォーマンスの向上を可能にし、ディープラーニング業界を革新する可能性を秘めています。

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