Egy új tanulmányt ismerhetünk meg, amely a Transformer architektúrák skálázhatóságának átgondolására fókuszál: a szerzők a TokenFormer nevű megközelítést mutatják be, amely a modell paramétereit tokenekké alakítja, és ezek interakcióit is figyelembe veszi az attention mechanizmusban.
Felmerül a kérdés: vajon valóban kielégítően újszerű-e ez az építészeti átalakítás, vagy csupán meglévő ötletek újraértelmezése korszerű szóhasználattal és régi praktikákkal?
A prezentáció során részletesen bemutatják, hogyan teszi lehetővé a TokenFormer új paraméterek hozzáadását egy már betanított modellhez, ezáltal lehetővé téve a tanítás folytatását nagyobb méret mellett, anélkül hogy mindent elölről kellene kezdeni.
A bemutatott példák és diagramok rávilágítanak arra is, milyen hatása van ennek a paraméterszám növelésének az erőforrásigényre és a teljesítményre – és felmerülnek érdekes kérdések, amelyek a módszer valódi előnyeit vagy esetleges korlátait érintik.
Végül a videóban a klasszikus architektúra és a javasolt megközelítés különbségei, valamint ezek matematikai tulajdonságai és lehetséges kompromisszumai kerülnek a középpontba.
