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乐鱼炸金花网站隐私政策_微软新出热乎论文:Transformer推广到10亿token

时间:2024-02-09 16:14    点击次数:132
乐鱼炸金花网站隐私政策_当全球收敛升级迭代自家大模子的技巧,LLM(废话语模子)对高下文窗口的处明智商,也成为一个遑急评估策划。

比如明星大模子GPT-4撑握32ktoken,相等于50页的笔墨;OpenAI前成员创立的Anthropic更是将Claude处理token智商普及到100k,约75000个单词亚星娱乐城,或者相等于一键追忆《哈利波特》第一部。在微软最新的一项估量中,他们此次平直将Transformer推广到10亿token。

这为建模颠倒长的序列开辟了新的可能性,举例将总计这个词语料库致使总计这个词互联网视为一个序列。

算作比较,平庸东说念主不错在5小时傍边的技巧里阅读100,000个token,并可能需要更长的技巧来消化、记挂和分析这些信息。

Claude不错在不到1分钟的技巧里完成这些。如若换算成微软的这项估量,将会是一个惊东说念主的数字。

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https://arxiv.org/pdf/2307.02486.pdf

景观地址:

https://github.com/microsoft/unilm/tree/master

具体而言,该估量提议了LONGNET,这是一种Transformer变体,不错将序列长度推广到特殊10亿个token,而不会罢休对较短序列的性能。

文中还提议了dilatedattention,它能指数级推广模子感知边界。

LONGNET具有以下上风:

1)它具有线性策划复杂性;

2)它不错算作较长序列的分辩式检察器;

3)dilatedattention不错无缝替代圭臬提防力,并不错与现存基于Transformer的优化圭表无缝集成。

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实验罢了标明,LONGNET在长序列建模和一般话语任务上皆施展出很强的性能。在估量动机方面,论文暗示,最近几年,推广神经汇集还是成为一种趋势,好多性能邃密的汇集被估量出来。

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在这当中,序列长度算作神经汇集的一部分,理念念情况下,其长度应该是无穷的。但执行却通常相悖,因而冲突序列长度的罢了将会带来显赫的上风:

最初,它为模子提供了大容量的记挂和感受野,使其能够与东说念主类和寰宇进行有用的交互。其次,更长的高下文包含了更复杂的因果关系和推理旅途,模子不错在检察数据中加以愚弄。相悖,较短的依赖关系则会引入更多造作的相关性,不利于模子的泛化性。第三,更长的序列长度不错匡助模子探索更长的高下文,何况极长的高下文也可匡助模子缓解祸害性淡忘问题。

关联词,推广序列长度靠近的主要挑战是在策划复杂性和模子抒发智商之间找到合适的均衡。

举例RNN作风的模子主要用于增多序列长度。关联词,其序列特质罢了了检察经由中的并行化,而并行化在长序列建模中是至关遑急的。最近,状态空间模子对序列建模颠倒有诱骗力,它不错在检察经由中算作CNN开动,并在测试时调动为高效的RNN。

关联词这类模子在老例长度上的施展不如Transformer。另一种推广序列长度的圭表是裁汰Transformer的复杂性,即自提防力的二次复杂性。现阶段,一些高效的基于Transformer的变体被提议,包括低秩提防力、基于核的圭表、下采样圭表、基于检索的圭表。

关联词,这些圭表尚未将Transformer推广到10亿token的边界(参见图1)。

下表为不同策划圭表的策划复杂度比较。N为序列长度,d为掩蔽维数。

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圭表

该估量的惩办决策LONGNET成效地将序列长度推广到10亿个token。具体来说,该估量提议一种名为dilatedattention的新组件,并用dilatedattention取代了VanillaTransformer的提防力机制。

通用的瞎想原则是提防力的分派跟着token和token之间距离的增多而呈指数级下跌。该估量标明这种瞎想圭表得到了线性策划复杂度和token之间的对数依赖性。

这就惩办了提防力资源有限和可打听每个token之间的矛盾。在竣事经由中,LONGNET不错调动成一个密集Transformer,以无缝地撑握针对Transformer的现存优化圭表(举例内核会通(kernelfusion)、量化和分辩式检察)。

愚弄线性复杂度的上风,LONGNET不错跨节点并行检察,用分辩式算法冲突策划和内存的拘谨。最终,该估量有用地将序列长度扩大到1B个token,而且开动时(runtime)险些是恒定的,如下图所示。

比较之下,VanillaTransformer的开动时则会受到二次复杂度的影响。

该估量进一步引入了多头dilatedattention机制。

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如下图3所示,该估量通过对查询-键-值对的不同部分进行稀少化,在不同的头之间进行不同的策划。

分辩式检察

天然dilatedattention的策划复杂度还是大幅裁汰到,但由于策划和内存的罢了,在单个GPU建立上将序列长度推广到百万级别是不行行的。有一些用于大边界模子检察的分辩式检察算法,如模子并行[SPP+19]、序列并行[LXLY21,KCL+22]和pipeline并行[HCB+19],关联词这些圭表对于LONGNET来说是不够的,特别是当序列维度颠倒大时。

该估量愚弄LONGNET的线性策划复杂度来进行序列维度的分辩式检察。

下图4展示了在两个GPU上的分辩式算法,还不错进一步推广到随心数目的建立。

实验

该估量将LONGNET与vanillaTransformer和稀少Transformer进行了比较。架构之间的各别是提防力层,而其他层保握不变。

估量东说念主员将这些模子的序列长度从2K推广到32K,与此同期减小batch大小,以保证每个batch的token数目不变。

表2追忆了这些模子在Stack数据集上的罢了。估量使用复杂度算作评估策划。

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这些模子使用不同的序列长度进行测试,边界从2k到32k不等。当输入长度特殊模子撑握的最大长度时,估量竣事了分块因果提防力(blockwisecausalattention,BCA)[SDP+22],这是一种起始进的用于话语模子推理的外推圭表。此外,估量删除了统统位置编码。

最初,罢了标明,在检察经由中增多序列长度一般会得到更好的话语模子。其次,在长度巨大于模子撑握的情况下,推理中的序列长度外推法并不适用。

临了,LONGNET一直优于基线模子,说明了其在话语建模中的有用性。

序列长度的推广弧线

图6绘画了vanillatransformer和LONGNET的序列长度推广弧线。该估量通过策划矩阵乘法的总flops来臆测策划量。

罢了标明,vanillatransformer和LONGNET皆能从检察中得到更大的高下文长度。

关联词,LONGNET不错更有用地推广高下文长度,以较小的策划量竣事较低的测试耗费。这说明了较长的检察输入比外推法更具有上风。实验标明,LONGNET是一种更有用的推广话语模子中高下文长度的圭表。这是因为LONGNET不错更有用地学习较长的依赖关系。

推广模子边界

大型话语模子的一个遑急属性是:耗费跟着策划量的增多呈幂律推广。为了考证LONGNET是否仍然战胜相通的推广限定,该估量用不同的模子边界(从1.25亿到27亿个参数)检察了一系列模子。

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27亿的模子是用300B的token检察的,而其余的模子则用到了约莫400B的token。图7(a)绘画了LONGNET对于策划的推广弧线。该估量在疏导的测试集良策划了复杂度。

这说明了LONGNET仍然不错战胜幂律。这也就意味着denseTransformer不是推广话语模子的先决条件。此外,可推广性和恶果皆是由LONGNET得到的。

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Prompt是斥地话语模子并为其提供额外信息的遑急圭表。

该估量通过实验来考证LONGNET是否能从较长的高下文领导窗口中获益。

该估量保留了一段前缀(prefixes)算作prompt,并测试后来缀(suffixes)的困惑度。

何况,估量经由中,缓缓将prompt从2K推广到32K。为了进行公说念的比较,保握后缀的长度不变,而将前缀的长度增多到模子的最大长度。

图7(b)敷陈了测试集上的罢了。它标明,跟着高下文窗口的增多,LONGNET的测试耗费缓缓减少。这说明了LONGNET在充分愚弄长语境来改造话语模子方面的优胜性。

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本文着手:机器学习估量组订阅亚星娱乐城,原标题:《微软新出热乎论文:Transformer推广到10亿token》

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