最小変形轟龍

"最小変形轟龍"（Minimal Transformers）是指在保持 Transformer 架構的關鍵特徵的同時，減少其參數數量和計算複雜度的變形版本。Transformer 是一種神經網絡架構，用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯，但它也被用於計算機視覺和語音識別等領域。

Transformer 架構通常包含兩個主要部分：自我關注（Self-Attention）層和前饋全連接層（Feedforward Fully Connected Layer）。自我關注層允許模型考慮一個序列中不同位置之間的關係，而前饋全連接層則用於對輸入進行特徵轉換。

最小変形轟龍的目標是減少這些層的參數數量和計算量，同時保持模型的性能。這可以通過以下方法實現：

1. 減少注意力頭數（Attention Heads）：自我關注層中的注意力頭數可以減少，從而減少模型的參數數量。

2. 縮小隱藏層大小：減少前饋全連接層的隱藏層大小可以減少參數數量。

3. 使用低秩分解（Low-Rank Decomposition）：這涉及到將全連接層分解為兩個較小的矩陣乘法，從而減少計算複雜度。

4. 使用量化（Quantization）：這涉及到減少神經網絡權重的精度，從而減少參數數量並加速運行時的計算。

5. 使用修剪（Pruning）：這涉及到刪除不重要的權重，從而減少參數數量。

6. 使用知識蒸餾（Knowledge Distillation）：這涉及到使用一個更大的教師模型來訓練一個較小的學生模型，以提高學生的性能。

通過這些方法，最小変形轟龍可以在資源受限的環境中運行，如在邊緣設備上，或在需要快速推斷的應用程式中。它們還可以幫助減少雲計算中的訓練和推斷成本。