比如明星大模子GPT-4解救32ktoken，十分于50页的笔墨；OpenAI前成员创立的Anthropic更是将Claude处理token才气进步到100k，约75000个单词2024年幸运快艇三公，能够十分于一键回首《哈利波特》第一部。在微软最新的一项辩论中，他们此次告成将Transformer膨大到10亿token。

这为建模相当长的序列拓荒了新的可能性，举例将扫数这个词语料库以至扫数这个词互联网视为一个序列。

手脚比较，平常东说念主不错在5小时傍边的本领里阅读100,000个token，并可能需要更长的本领来消化、操心和分析这些信息。

Claude不错在不到1分钟的本领里完成这些。淌若换算成微软的这项辩论，将会是一个惊东说念主的数字。

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

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

具体而言，该辩论提议了LONGNET，这是一种Transformer变体，不错将序列长度膨大到特出10亿个token，而不会毁灭对较短序列的性能。

文中还提议了dilatedattention，它能指数级膨大模子感知范围。

LONGNET具有以下上风：

1）它具有线性狡计复杂性；

2）它不错手脚较长序列的散播式窥探器；

3）dilatedattention不错无缝替代程序注重力，并不错与现存基于Transformer的优化花式无缝集成。

实验终止标明，LONGNET在长序列建模和一般谈话任务上皆流露出很强的性能。在辩论动机方面，论文示意，最近几年，膨大神经汇聚仍是成为一种趋势，很多性能精致的汇聚被辩论出来。

在这当中，序列长度手脚神经汇聚的一部分，理念念情况下，其长度应该是无穷的。但践诺却时常相背，因而梗阻序列长度的截止将会带来权臣的上风：

但是，膨大序列长度靠近的主要挑战是在狡计复杂性和模子抒发才气之间找到合适的均衡。

举例RNN立场的模子主要用于增多序列长度。但是，其序列特色截止了窥探经由中的并行化，而并行化在长序列建模中是至关迫切的。最近，状态空间模子对序列建模相当有诱惑力，它不错在窥探经由中手脚CNN启动，并在测试时调遣为高效的RNN。

“如果他们能签下这两名球员，虽然并不意味着能够替代赖斯，但他们能提升球队的力量和整体水平。”

但是这类模子在惯例长度上的流露不如Transformer。另一种膨大序列长度的花式是缩小Transformer的复杂性，即自注重力的二次复杂性。现阶段，一些高效的基于Transformer的变体被提议，包括低秩注重力、基于核的花式、下采样花式、基于检索的花式。

但是，这些花式尚未将Transformer膨大到10亿token的界限（参见图1）。

下表为不同狡计花式的狡计复杂度比较。N为序列长度，d为荫藏维数。

该辩论的惩办决策LONGNET得手地将序列长度膨大到10亿个token。具体来说，该辩论提议一种名为dilatedattention的新组件，并用dilatedattention取代了VanillaTransformer的注重力机制。

通用的联想原则是注重力的分拨跟着token和token之间距离的增多而呈指数级下落。该辩论标明这种联想花式获取了线性狡计复杂度和token之间的对数依赖性。

这就惩办了注重力资源有限和可看望每个token之间的矛盾。在扫尾经由中，LONGNET不错转念成一个密集Transformer，以无缝地解救针对Transformer的现存优化花式（举例内核会通（kernelfusion）、量化和散播式窥探）。

应用线性复杂度的上风，LONGNET不错跨节点并行窥探，用散播式算法梗阻狡计和内存的握住。最终，该辩论有用地将序列长度扩大到1B个token，而且启动时（runtime）险些是恒定的，如下图所示。

比拟之下，VanillaTransformer的启动时则会受到二次复杂度的影响。

该辩论进一步引入了多头dilatedattention机制。

如下图3所示，该辩论通过对查询-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狡计。

诚然dilatedattention的狡计复杂度仍是大幅缩小到，但由于狡计和内存的截止，在单个GPU建树上将序列长度膨大到百万级别是弗成行的。有一些用于大界限模子窥探的散播式窥探算法，如模子并行[SPP+19]、序列并行[LXLY21,KCL+22]和pipeline并行[HCB+19]，但是这些花式对于LONGNET来说是不够的，非常是当序列维度相当大时。

该辩论应用LONGNET的线性狡计复杂度来进行序列维度的散播式窥探。

下图4展示了在两个GPU上的散播式算法，还不错进一步膨大到大肆数目的建树。

该辩论将LONGNET与vanillaTransformer和稀少Transformer进行了比较。架构之间的各异是注重力层，而其他层保抓不变。

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

表2回首了这些模子在Stack数据集上的终止。辩论使用复杂度手脚评臆度划。

这些模子使用不同的序列长度进行测试，范围从2k到32k不等。当输入长度特出模子解救的最大长度时，辩论扫尾了分块因果注重力（blockwisecausalattention，BCA）[SDP+22]，这是一种启程点进的用于谈话模子推理的外推花式。此外，辩论删除了完全位置编码。

最初，终止标明，在窥探经由中增多序列长度一般会得到更好的谈话模子。其次，在长度遍及于模子解救的情况下，推理中的序列长度外推法并不适用。

终末，LONGNET一直优于基线模子，证实了其在谈话建模中的有用性。

图6画图了vanillatransformer和LONGNET的序列长度膨大弧线。该辩论通过狡计矩阵乘法的总flops来臆度狡计量。

终止标明，vanillatransformer和LONGNET皆能从窥探中获取更大的高下文长度。

但是，LONGNET不错更有用地膨大高下文长度，以较小的狡计量扫尾较低的测试亏蚀。这证实了较长的窥探输入比外推法更具有上风。实验标明，LONGNET是一种更有用的膨大谈话模子中高下文长度的花式。这是因为LONGNET不错更有用地学习较长的依赖辩论。

大型谈话模子的一个迫切属性是：亏蚀跟着狡计量的增多呈幂律膨大。为了考据LONGNET是否仍然遵照肖似的膨大限定，该辩论用不同的模子界限（从1.25亿到27亿个参数）窥探了一系列模子。

27亿的模子是用300B的token窥探的，而其余的模子则用到了约略400B的token。图7(a)画图了LONGNET对于狡计的膨大弧线。该辩论在同样的测试集上狡计了复杂度。

这证实了LONGNET仍然不错遵照幂律。这也就意味着denseTransformer不是膨大谈话模子的先决条件。此外，可膨大性和效果皆是由LONGNET获取的。

Prompt是领导谈话模子并为其提供出奇信息的迫切花式。

该辩论通过实验来考据LONGNET是否能从较长的高下文教唆窗口中获益。

该辩论保留了一段前缀（prefixes）手脚prompt，并测试自后缀（suffixes）的困惑度。

何况，辩论经由中，渐渐将prompt从2K膨大到32K。为了进行刚正的比较，保抓后缀的长度不变，而将前缀的长度增多到模子的最大长度。

图7(b)文书了测试集上的终止。它标明，跟着高下文窗口的增多，LONGNET的测试亏蚀渐渐减少。这证实了LONGNET在充分应用长语境来纠正谈话模子方面的优胜性。

本文起头：机器学习辩论组订阅2024年幸运快艇三公，原标题：《微软新出热乎论文：Transformer膨大到10亿token》

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