AI BriefingBigBird의 Attention 원리
Understanding BigBird's Block Sparse Attention
·2021.03.31 09:00
핵심 내용
BigBird 모델의 핵심인 Block Sparse Attention의 작동 원리와 효율성을 설명한다.
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Transformer 모델의 고질적인 문제인 시퀀스 길이($n$)에 따른 $O(n^2)$ 복잡도를 해결하는 BigBird 모델의 메커니즘을 다룬다.
BigBird는 Block Sparse Attention을 도입하여 계산 비용을 획기적으로 낮추면서도 최대 4,096 토큰의 긴 시퀀스를 처리할 수 있다. 이를 통해 긴 문서 요약 및 긴 문맥 질의응답(QA) 분야에서 SOTA 성능을 기록했다.
이 모델은 BERT의 Full Attention을 효율적으로 근사(approximation)하는 데 집중하며, Hugging Face Transformers를 통해 BigBird RoBERTa-like 모델로 바로 활용 가능하다.
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