패스트 피드포워드 네트워크
Peter Belcak, Roger Wattenhofer
https://github.com/pbelcak/fastfeedforward
우리는 피드포워드 네트워크(feedforward networks)의 로그-시간 대안(log-time alternative)인 고속 피드포워드(FFF, fast feedforward) 아키텍처를 도입함으로써 레이어 크기와 추론 비용 사이의 선형적 연결 고리를 끊었습니다.
FFF는 피드포워드 네트워크보다 최대 220배, 전문가 혼합(MoE, mixture-of-experts) 네트워크보다 최대 6배 빠르며, 노이즈 없는 조건부 실행(noiseless conditional execution) 덕분에 전문가 혼합 네트워크보다 더 나은 훈련 특성을 보여줍니다.
FFF를 한계까지 활용한 결과, 비전 트랜스포머에서 추론시 레이어 뉴론의 단 1%만을 사용하면서도 예측 성능의 94.2%를 유지할 수 있음을 확인했습니다.
WizardCoder-Python-34B의 견해:
이 논문은 추론 속도에 최적화된 '패스트 피드포워드'(FFF)라는 새로운 유형의 피드포워드 네트워크를 제안합니다. 저자들은 FFF가 예측 작업에서 비슷한 정확도를 유지하면서 기존 피드포워드 네트워크보다 더 빠를 수 있다고 주장합니다. FFF의 핵심 아이디어는 미분 가능한 이진 트리를 사용하여 입력 공간을 분리된 영역으로 나누고 각 영역에 대해 별도의 피드포워드 네트워크를 동시에 학습하는 것입니다. 이를 통해 기존 피드포워드 네트워크에 필요한 선형 시간 대신 로그 시간에 액세스 가능한 뉴런을 사용할 수 있습니다. 저자들은 제안한 방법을 전문가 혼합(MOE) 및 기존 피드포워드 네트워크와 비교합니다.
강점:
FFF는 대규모 모델에 대해 기존 피드포워드 네트워크보다 더 빠른 대수적 시간 접근이 가능한 아키텍처를 제공합니다.
FFF는 MOE와 달리 과적합의 문제 없이 많은 양의 뉴런을 처리할 수 있습니다.
제안된 FFF 아키텍처는 기존 딥러닝 프레임워크에 쉽게 통합할 수 있으며, 모델의 전체 구조를 크게 변경할 필요가 없습니다.
FFF는 트랜스포머 아키텍처에서 기존의 피드포워드 레이어를 대체하여 높은 정확도를 유지하면서 계산 비용을 절감하는 데 사용할 수 있습니다.
약점:
FFF는 입력 공간의 연속적인 표현을 제공하지 않기 때문에 입력 공간에 대한 세밀한 제어가 중요한 시나리오에서는 성능이 좋지 않을 수 있습니다.
FFF는 입력 공간을 분할하기 위해 이진 트리 구조에 의존하기 때문에 입력 공간 내의 복잡한 관계를 포착하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
과적합 또는 과분할을 피하기 위해 경화 프로세스를 신중하게 조정해야 하므로 FFF를 훈련하는 것은 어려울 수 있습니다.
여러 피드포워드 네트워크의 병렬 처리를 효율적으로 구현하려면 특수 하드웨어가 필요하기 때문에 FFF를 실제로 구현하는 데 문제가 있을 수 있습니다.
결론: 고속 피드포워드 네트워크(FFF)는 추론 속도 측면에서 기존 피드포워드 네트워크에 비해 상당한 이점을 제공하는 유망한 아키텍처입니다. 로그 시간에 접근 가능한 아키텍처를 제공하지만, 입력 공간의 연속적인 표현이나 입력 공간 내의 매우 복잡한 관계가 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 또한 FFF를 훈련하려면 효율적인 병렬 처리를 위해 세심한 튜닝과 특수 하드웨어가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 FFF는 딥러닝 모델의 추론을 가속화하는 데 유용한 도구이며, 특히 모바일 및 임베디드 시스템과 같이 빠른 예측이 중요한 애플리케이션에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
※ 아래 부분은 레딧에서 누군가가 LLM에게 논문 요약정리 시킨거 DeepL로 번역해서 복붙한 거임.
