低ランク注意残差（Low-Rank Attention Residuals） Low-Rank Attention Residuals

arXiv cs.LG 論文 Paper · arxiv.org · 2026/07/14 13:00 · 19h ago

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Transformerのアテンション層における残差接続を低ランク近似で置き換える手法を提案し、モデルの表現力を保ちながらパラメータ効率を大幅に改善できることを示した研究。

This paper proposes approximating attention residuals with low-rank structures in Transformers, showing that model expressiveness can be maintained while significantly reducing parameter counts and improving efficiency.

#arxiv #attention #efficiency #llm #low-rank #paper #transformer

SourcearXiv cs.LG 論文 Paper
直近30件の平均重要度 Avg importance, last 30 1=Info · 2=Medium · 3=High
Type論文
Importance 重要度 Medium Medium priority (Papers / Benchmarks 100件中、同等以上 77件) (77 of 100 Papers / Benchmarks entries are equal or higher)
Half-life 🏛️ 長期 (アーキテクチャ)
LangEN
Collected2026/07/15 04:00

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