Langsung ke konten

Arsip

Transformers

3 artikel
Kecerdasan Buatan 15 Sep 2026 4 min read

Pertahankan Attention Sinks pada Streaming Transformers

Attention cache yang dibatasi menciptakan mode kegagalan tertentu pada autoregressive transformer: menghapus semua token lama dapat mengganggu attention meskipun token tersebut tidak lagi membawa konten tugas yang berguna. Beberapa posisi awal dapat menyerap attention mass dari banyak query berikutnya. Jika cache eviction menghapusnya, kualitas generation dapat menurun lebih besar daripada yang diperkirakan dari nilai semantiknya. Posisi-posisi ini sering disebut attention sinks. Implikasi praktisnya sempit tetapi berguna: streaming cache dapat mempertahankan prefix kecil berisi posisi sink sambil merotasi sisa kapasitasnya untuk token-token terbaru.

Kecerdasan Buatan 15 Sep 2026 4 min read

Isolasi Attention Antar-Sequence Training yang Dipack

Padding dapat menghabiskan sebagian besar batch training ketika panjang sequence bervariasi. Sequence packing mengurangi pemborosan ini dengan menempatkan beberapa sampel pendek ke dalam satu blok token. Secara aritmetika ini menarik: lebih banyak token non-padding dapat dimuat ke tensor dengan panjang tetap yang sama. Packing juga mengubah struktur yang dilihat attention. Causal mask standar hanya mencegah token memperhatikan posisi setelahnya. Mask tersebut tidak mengetahui bahwa dua span yang bersebelahan berasal dari sampel berbeda. Tanpa batas tambahan, token pada span kedua dapat memperhatikan token dari span pertama.

Kecerdasan Buatan 14 Sep 2026 6 min read

Batasi Logit Ekstrem dengan Soft Capping

Transformer dapat menghasilkan logit dengan magnitudo yang jauh melampaui rentang yang diperlukan untuk menyatakan preferensi kuat. Skor attention yang besar dapat membuat distribusi softmax sangat terkonsentrasi, sedangkan logit output yang besar dapat membuat probabilitas token hampir one-hot. Hard clamp dapat membatasi nilai tersebut, tetapi menghasilkan wilayah datar dengan perubahan turunan yang mendadak pada ambang batas. Logit soft capping memakai fungsi saturasi yang halus sebagai gantinya. Salah satu bentuk yang umum adalah: