AI 架构 Transformer 再进化：谷歌新方法突破长文本处理，注意力模块内存需求可降至 1/47
IT之家 10 月 9 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（10 月 8 日）发布博文，报道称谷歌公司推出了选择性注意力（Selective Attention）方法，可以提高 Transformer 架构模型的性能。
Transformer 架构简介
Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由谷歌在 2017 年提出，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域。
Transformer 的核心是自注意力机制，允许模型在处理输入序列时捕捉词与词之间的关系，让模型能够关注输入序列中的所有部分，而不仅仅是局部信息。
Transformer 由多个编码器和解码器组成。编码器负责理解输入数据，而解码器则生成输出。多头自注意力机制使模型能够并行处理信息，提高了效率和准确性。
Transformer 架构模型挑战
Transformer 架构的一大挑战是它们在处理长文本序列时效率低下，由于每个标记与序列中的每个其他标记都相互作用导致二次复杂度，这就导致随着上下文长度的增加，计算和内存需求呈指数增长。
现在解决这一问题的方法包括稀疏注意力机制（sparse attention mechanisms），它限制了标记之间的交互数量，以及通过总结过去信息来减少序列长度的上下文压缩技术。
不过这种方法是通过减少在注意力机制中考虑的标记数量达成的，因此通常以性能为代价，可能会导致上下文关键信息丢失。
谷歌新方法
谷歌研究的研究人员提出了一种名为选择性注意的新方法，可以动态忽略不再相关的标记，从而提高 Transformer 模型的效率。
选择性注意力使用软掩码矩阵来确定每个标记对未来标记的重要性，减少对不重要标记的关注。
研究表明，配备选择性注意的 Transformer 架构模型在多个自然语言处理任务中表现出色，同时显著降低了内存使用和计算成本。
例如，在拥有 1 亿参数的 Transformer 模型中，注意力模块的内存需求在上下文大小为 512、1024 和 2048 个 tokens 时分别减少至 1/16、1/25 和 1/47。所提方法在 HellaSwag 基准测试中也优于传统 Transformer，对于较大的模型规模实现了高达 5% 的准确率提升。
选择性注意力允许构建更小、更高效的模型，在不损害准确性的情况下，显著减少内存需求。
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