关于人工智能:Unlimiformer用搜索的思路来处理注意力机制长度限制

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出品人：Towhee 技术团队

作者：王翔宇

Transformer 模型是一种十分弱小的序列建模工具，但因为其注意力操作的复杂性，它在解决长序列时受到了限度。在传统的 Transformer 中，每个输出标记都须要与其余标记计算注意力权重，这导致了注意力操作的工夫复杂度为输出标记数量的平方。因而，当输出序列十分长时，这种计算开销会变得十分低廉，甚至无奈解决。在 attention 操作中，内积权重占比拟大的 value 向量会对后果 embedding 产生更大的影响，那么是否可能在很长的 token 序列中重点关注内积较大的局部而不是整体 token 呢？

|在这个例子中，一个特定的语言模型编码器的最大输出长度为 2 个 token。一个蕴含 6 个 token 的输出被分块编码，而后被索引。在每个解码器层之前将 Unlimiformer 注入穿插注意力。在 Unlimiformer 中，咱们执行 kNN 搜寻，从索引中为每个注意力头抉择一个 2 个 token 的上下文。这使得穿插注意力能够关注整个输出序列中的 token，而不增加参数，也不扭转给定的语言模型的架构。

钻研人员了一种名为 Unlimiformer 的基于检索的办法，用于加强预训练语言模型，使其可能在测试时承受有限长度的输出序列。Unlimiformer 能够注入到任何现有的编码 - 解码 Transformer 中，以实现有限长度的输出。在规范的穿插注意力中，Transformer 解码器会关注编码器的顶层暗藏状态，而编码器通常会截断输出并只对输出序列的前 k 个标记进行编码。作者不再只关注输出的这 k 个标记前缀，而是从 kNN 索引中检索每个 cross-attention 头部的 top-k 暗藏状态，并只关注这些 top-k 暗藏状态。这样就能够从整个输出序列进行检索，而不须要截断。该办法在计算和 GPU 内存方面比关注所有输出标记更加高效；因为 softmax 函数对最大值敏感，检索出最具注意力的标记能够保留绝大部分的注意力集中。

这是注意力机制的公式，一种简略的做法是针对被一个与权重向量 We 相乘后的 K = heWk 作索引，然而权重矩阵每一层每一个注意力头都不一样，所以须要 2xL(层数)xH(注意力头数) 个索引, 作者做了如下公式改良。这样只需索引编码器的输入 he 即可。

作者做了若干试验，这是在 BookSum 数据集上做的摘要试验，均匀有 143 k 个 token，baseline 是 Hierachical，也是一个相当强劲的 baseline，能够看出 unlimiformer 领有不错的晋升。