Decoder

#MachineLearning #Pocket #Transformer #VariationalAutoEncoder #Architecture
Issue Date: 2025-10-22 [Paper Note] The Free Transformer, François Fleuret, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 無監督で学習された潜在変数に条件付けるデコーダーTransformerの拡張を提案し、下流タスクでの性能が大幅に向上することを実験で示した。 Comment

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#ComputerVision #Pretraining #Pocket #Transformer
Issue Date: 2025-10-10 [Paper Note] Heptapod: Language Modeling on Visual Signals, Yongxin Zhu+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- Heptapodは、因果注意を用いた画像自動回帰モデルで、CFGへの依存を排除し、意味トークナイザーのトレンドを避ける。主な革新は、2D分布予測を行う因果Transformerで、画像の2D空間全体にわたる分布を学習する。これにより、生成的トレーニングを通じて画像の意味を捉えることが可能になる。ImageNet生成ベンチマークでFID値2.70を達成し、従来のアプローチを上回る成果を示した。 Comment

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#ComputerVision #EfficiencyImprovement #Pocket #DiffusionModel #Tokenizer
Issue Date: 2025-10-08 [Paper Note] SSDD: Single-Step Diffusion Decoder for Efficient Image Tokenization, Théophane Vallaeys+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 新しいピクセル拡散デコーダアーキテクチャ（SSDD）を提案し、KL-VAEに依存せずに高品質な画像再構成を実現。SSDDは敵対的損失なしで訓練され、再構成FIDを改善し、サンプリング速度を向上させる。これにより、KL-VAEの代替として迅速かつ高品質な生成モデルの構築が可能となる。 Comment

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#RecommenderSystems #Embeddings #InformationRetrieval #Pocket #NLP #LanguageModel #RepresentationLearning #InstructionTuning #ContrastiveLearning #ICLR #Generalization Issue Date: 2025-07-10 [Paper Note] NV-Embed: Improved Techniques for Training LLMs as Generalist Embedding Models, Chankyu Lee+, ICLR'25 GPT Summary- デコーダー専用のLLMベースの埋め込みモデルNV-Embedは、BERTやT5を上回る性能を示す。アーキテクチャ設計やトレーニング手法を工夫し、検索精度を向上させるために潜在的注意層を提案。二段階の対照的指示調整手法を導入し、検索と非検索タスクの両方で精度を向上。NV-EmbedモデルはMTEBリーダーボードで1位を獲得し、ドメイン外情報検索でも高スコアを達成。モデル圧縮技術の分析も行っている。 Comment

Decoder-Only LLMのlast hidden layerのmatrixを新たに導入したLatent Attention Blockのinputとし、Latent Attention BlockはEmbeddingをOutputする。Latent Attention Blockは、last hidden layer (系列長l×dの
matrix)をQueryとみなし、保持しているLatent Array(trainableなmatrixで辞書として機能する;後述の学習においてパラメータが学習される)[^1]をK,Vとして、CrossAttentionによってcontext vectorを生成し、その後MLPとMean Poolingを実施することでEmbeddingに変換する。
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学習は2段階で行われ、まずQAなどのRetrievalタスク用のデータセットをIn Batch negativeを用いてContrastive Learningしモデルの検索能力を高める。その後、検索と非検索タスクの両方を用いて、hard negativeによってcontrastive learningを実施し、検索以外のタスクの能力も高める（下表）。両者において、instructionテンプレートを用いて、instructionによって条件付けて学習をすることで、instructionに応じて生成されるEmbeddingが変化するようにする。また、学習時にはLLMのcausal maskは無くし、bidirectionalにrepresentationを考慮できるようにする。
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[^1]: [Paper Note] Perceiver IO: A General Architecture for Structured Inputs & Outputs, Andrew Jaegle+, ICLR'22 Perceiver-IOにインスパイアされている。



#Article #EfficiencyImprovement #Pretraining #NLP #LanguageModel #Transformer #Repository #Optimizer Issue Date: 2025-07-15 Modded-NanoGPT, KellerJordan, 2024.05 Comment

NanoGPT speedrun

関連:
- [Paper Note] The Automated LLM Speedrunning Benchmark: Reproducing NanoGPT Improvements, Bingchen Zhao+, arXiv'25
- きみはNanoGPT speedrunを知っているか？, PredNext, 2025.07