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TransformerFAM：反馈注意力即工作记忆
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了改进 Transformer 模型的方法，包括门控注意力单元、线性近似和自我注意力机制，以提高内存利用效率和处理长序列的能力。研究表明，这些新模型在语言建模任务中显著提升了性能，同时降低了计算复杂度和内存需求。
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关键要点
- 通过使用 Luna 或 Memory Augmented Transformer 等模型，可以减少注意计算复杂度，从而显著提高性能。
- 研究表明，使用更少的长时记忆和限制网络低层的注意力范围，可以实现与 Transformer-XL 相当的性能，并获得更好的结果。
- 提出了一种新的模型，仅由注意力层组成，加入持续性存储向量以替代前馈层，保持了 Transformer 的性能。
- Ring Attention 方法通过分块计算自注意力和重叠通信，提高了内存利用效率，允许处理更长的输入序列。
- 提出的自我注意力机制可以学习最优的注意范围，显著扩展 Transformer 中的最大上下文大小。
- Performer 模型通过 Fast Attention Via Orthogonal Random features 实现了线性标度，适用于复杂任务如蛋白质序列建模。
- Infini-attention 技术将压缩性记忆融入传统注意力机制，扩展了 Transformer 的输入长度，同时保证有界的内存和计算。
- FLASH 模型通过门控注意力单元和线性近似方法改良 Transformers，训练速度在自回归语言模型上提升了 4.9 倍。
- 提出的替代方法能够以较低成本进行推理，并有效利用长程依赖，在强化学习问题中实现了性能提升。
❓
延伸问答
TransformerFAM模型的主要改进是什么？
TransformerFAM模型通过引入门控注意力单元和线性近似方法，显著提升了内存利用效率和处理长序列的能力。
Ring Attention方法如何提高内存利用效率？
Ring Attention方法通过分块计算自注意力和重叠通信，允许处理更长的输入序列，从而提高内存利用效率。
FLASH模型在训练速度上有何提升？
FLASH模型在自回归语言模型上训练速度提升了4.9倍，在掩蔽语言模型上提升了4.8倍。
Infini-attention技术的主要特点是什么？
Infini-attention技术将压缩性记忆融入传统注意力机制，扩展了Transformer的输入长度，同时保证有界的内存和计算。
Performer模型的优势是什么？
Performer模型通过Fast Attention Via Orthogonal Random features实现线性标度，适用于复杂任务如蛋白质序列建模，具有显著的有效性。
如何通过自我注意力机制扩展Transformer的上下文大小？
通过提出一种自我注意力机制，可以学习最优的注意范围，从而显著扩展Transformer中的最大上下文大小。
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