Monarch矩阵:计算高效的稀疏型矩阵分解
By 苏剑林 | 2024-07-24 | 25352位读者 | 引用在矩阵压缩这个问题上,我们通常有两个策略可以选择,分别是低秩化和稀疏化。低秩化通过寻找矩阵的低秩近似来减少矩阵尺寸,而稀疏化则是通过减少矩阵中的非零元素来降低矩阵的复杂性。如果说SVD是奔着矩阵的低秩近似去的,那么相应地寻找矩阵稀疏近似的算法又是什么呢?
接下来我们要学习的是论文《Monarch: Expressive Structured Matrices for Efficient and Accurate Training》,它为上述问题给出了一个答案——“Monarch矩阵”,这是一簇能够分解为若干置换矩阵与稀疏矩阵乘积的矩阵,同时具备计算高效且表达能力强的特点,论文还讨论了如何求一般矩阵的Monarch近似,以及利用Monarch矩阵参数化LLM来提高LLM速度等内容。
值得指出的是,该论文的作者也正是著名的Flash Attention的作者Tri Dao,其工作几乎都在致力于改进LLM的性能,这篇Monarch也是他主页上特意展示的几篇论文之一,单从这一点看就非常值得学习一番。
“Cool Papers + 站内搜索”的一些新尝试
By 苏剑林 | 2024-08-12 | 16587位读者 | 引用在《Cool Papers更新:简单搭建了一个站内检索系统》这篇文章中,我们介绍了Cool Papers新增的站内搜索系统。搜索系统的目的,自然希望能够帮助用户快速找到他们需要的论文。然而,如何高效地检索到对自己有价值的结果,并不是一件简单的事情,这里边往往需要一些技巧,比如精准提炼关键词。
这时候算法的价值就体现出来了,有些步骤人工来做会比较繁琐,但用算法来却很简单。所以接下来,我们将介绍几点通过算法来提高Cool Papers的搜索和筛选论文效率的新尝试。
相关论文
站内搜索背后的技术是全文检索引擎(Full-text Search Engine),简单来说,这就是一个基于关键词匹配的搜索算法,其相似度指标是BM25。
近乎完美地解决MathJax与Marked的冲突
By 苏剑林 | 2024-08-26 | 13297位读者 | 引用在《让MathJax更好地兼容谷歌翻译和延时加载》我们提到Cool Papers加入了MathJax来解析LaTeX公式,不过万万没想到引发了诸多兼容性问题,虽然部分问题纯粹是笔者的强迫症作祟,但一个尽可能完美的解决方案终究是让人赏心悦目的,所以还是愿意在上面花一点心思。
上一篇文章我们已经解决了MathJax与谷歌翻译、延时加载的兼容性,这篇文章我们则来解决MathJax与Marked的冲突。
问题简述
Markdown是一种轻量级标记语言,允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,可谓是目前最流行的写作语法之一,Cool Papers中的[Kimi]功能,基本上也是按照Markdown语法输出。然而。Markdown并不是直接面向浏览器的语言,面向浏览器的语言叫做HTML,所以在展示给用户之前,有一个Markdown转HTML的过程(渲染)。
VQ的又一技巧:给编码表加一个线性变换
By 苏剑林 | 2024-11-06 | 23724位读者 | 引用在《VQ的旋转技巧:梯度直通估计的一般推广》中,我们介绍了VQ(Vector Quantization)的Rotation Trick,它的思想是通过推广VQ的STE(Straight-Through Estimator)来为VQ设计更好的梯度,从而缓解VQ的编码表坍缩、编码表利用率低等问题。
无独有偶,昨天发布在arXiv上的论文《Addressing Representation Collapse in Vector Quantized Models with One Linear Layer》提出了改善VQ的另一个技巧:给编码表加一个线性变换。这个技巧单纯改变了编码表的参数化方式,不改变VQ背后的理论框架,但实测效果非常优异,称得上是简单有效的经典案例。
【备忘】访问Google的几个方式
By 苏剑林 | 2014-06-15 | 37285位读者 | 引用不多说了,我只想喊“无谷歌不搜索”!
中山大学力学网络教程
By 苏剑林 | 2010-07-21 | 19488位读者 | 引用为了避免以后出现资源无法访问的问题,BoJone把这部分内容拷贝到了科学空间的服务器上。
您现在所看到的版本,是位于“科学空间”服务器上的。
网站本次改版感悟...
By 苏剑林 | 2009-07-08 | 41171位读者 | 引用科学空间|Scientific Spaces 介绍
By 苏剑林 | 2009-03-01 | 406180位读者 | 引用中山大学基础数学研究生,本科为华南师范大学。93年从奥尔特星云移民地球,因忘记回家路线,遂仰望星空,希望找到时空之路。同时兼爱各种科学,热衷钻牛角尖,因此经常碰壁,但偶然把牛角钻穿,也乐在其中。偏爱物理、天文、计算机,喜欢思考,虽擅长理性分析,但也容易感情用事,崇拜Feynman。爱好阅读,没事偷懒玩玩象棋,闲时爱好进入厨房做几道小菜,偶尔也开开数据“挖掘机”。明明要学基础数学,偏偏不务正业,沉溺神经网络,妄想人工智能,曾未在ACL、AAAI、COLING等会议上发表一篇文章。近期还挣扎在NLP大坑,在科学空间(https://kexue.fm)期待大家的拯救。
历史内容
华南师范大学数学系学生。93年从奥尔特星云移民地球,因忘记回家路线,遂仰望星空,希望找到时空之路。同时兼爱各种科学,热衷钻牛角尖,因此经常碰壁,但偶然把牛角钻穿,也乐在其中。偏爱物理、天文,喜欢思考,虽擅长理性分析,但也容易感情用事,崇拜费曼。长期阅读《天文爱好者》和《环球科学》,没事偷懒玩玩象棋,闲时爱好进入厨房做几道小菜,偶尔也当当电工。近期主要学习理论物理,在科学空间期待大家的指教。
名称:科学空间|Scientific Spaces
网址:http://kexue.fm
站长:苏剑林
信念:探索我们的世界,聆听我们的自然
网站历史
2009.03.01 网站初步建立,刚开始的时候使用的是BoBlog以及宇宙驿站的空间,内容定位:科学转载。 2009.03.28 开始进行大规模推广,访问量开始提高 2009.03-05 期间进行过多次改变,特别是Blog程序的转换,内容上的改革等
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