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谷歌爆改transformer,“无限凝望力”让1b小模子读完10部小说,114倍新闻(News)压缩

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谷歌大改Transformer,“无限”长度上下文来了。

现在,1B大模型上下文长度可扩展到1M(100万token,大约相当于10部小说),并能完成Passkey检索任务。

8B大模型在500K上下文长度的书籍摘要任务中,拿下最新SOTA。

这就是谷歌最新提出的Infini-attention机制(无限注意力)。

它能让Transformer架构大模型在有限的计算资源里处理无限长的输入,在内存大小上达成114倍压缩比。

什么概念?

就是在内存大小不变的情况下,放进去114倍多的信息。好比一个存放100本书的图书馆,通过新技术能存储11400本书了。

这项最新成果立马引发学术圈关注,大佬纷纷围观。

加之最近DeepMind也改进了Transformer架构,使其可以动态分配计算资源,以此提高训练效率。

有人感慨,基于最近几个新进展,感觉大模型越来越像一个包含高度可替换、商品化组件的软件栈了。

引入压缩记忆

该论文核心提出了一种新机制Infini-attention。

它通过将压缩记忆(compressive memory)整合到线性注意力机制中,用来处理无限长上下文。

压缩记忆允许模型在处理新输入时保留和重用之前的上下文信息。它通过固定数量的参数来存储和回忆信息,而不是随着输入序列长度的增加而增加参数量,能减少内存占用和计算成本。

线性注意力机制不同于传统Transformer中的二次方复杂度注意力机制,它能通过更小的计算开销来检索和更新长期记忆。

在Infini-attention中,旧的KV状态({KV}s-1)被存储在压缩记忆中,而不是被丢弃。

通过将查询与压缩记忆中存储的键值进行(Carry Out)匹配,模型就可以检索到相关的值。

PE表示位置嵌入,用于给模型提供序列中元素的位置信息。

对比来看Transformer-XL,它只缓存最后一段KV状态,在处理新的序列段时就会丢弃旧的键值对,所以它只能保留最近一段的上下文信息。

对比几种不同Transformer模型可处理上下文的长度和内存占用情况。

Infini-attention能在内存占用低的情况下,有效处理非常长的序列。

Infini-attention在训练后,分化出了两种不同类型的注意力头,它们(They)协同处理长期和短期上下文信息。

专门化的头(Specialized heads):这些头在训练过程中学习到了特定的功能,它们(They)的门控得分(gating score)接近0可能1。这意味着它们(They)要么通过局部注意力机制处理当前的上下文信息,要么从压缩记忆中检索信息。

混合头(Mixer heads):这些头的门控得分接近0.5,它们(They)的作用是将当前的上下文信息和长期记忆内容聚合到单一的输出中。

研究团队将训练长度增加到100K,在Arxiv-math数据集上进行(Carry Out)训练。

在长下文语言建模任务中,Infini-attention在保持低内存占用的同时,困惑度更低。

对比来看,同样情况下Memorizing Transformer存储参数所需的内存是Infini-attention的114倍。

消融实验比较了“线性”和“线性+增量”记忆两种模式,结果(Result)显示性能相当。

实验结果(Result)显示,即使在输入只有5K进行(Carry Out)微调的情况下,Infini-Transformer可成功(Success)搞定1M长度(100万)的passkey检索任务。

在处理长达500K长度的书籍摘要任务时,Infini-Transformer达到最新SOTA。

Bard成员参与研究

该研究由谷歌团队带来。

其中一位作者(Manaal Faruqui)在Bard团队,领导研究Bard的模型质量、指令遵循等问题。

最近,DeepMind的一项工作也关注到了高效处理长序列数据上。他们(They)提出了两个新的RNN模型,在高效处理长序列时还达成了和Transformer模型相当的性能和效率。

感觉到谷歌最近的研究重点之一就是长文本,论文在陆续公布。

网友觉得,很难了解哪些是真正开始推行使用的,哪些只是一些研究员心血来潮的成果。

不过想象一下,如果有一些初创公司专门做内存数据库,但是模型能已经能达成无限内存了,这可真是太有趣了。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.07143

参考链接:[1]https://twitter.com/Joby_Fi/status/1778240236201386072[2]https://twitter.com/omarsar0/status/1778480897198612839[3]https://twitter.com/swyx/status/1778553757762252863

本文来自微信公众号“量子位”(ID:QbitAI),作者:明敏,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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