Sparse Transformers应对处理长序列所面临的计算和内存瓶颈 - PaperReview

旁白::Sparse Transformers应对处理长序列所面临的计算和内存瓶颈 年轻男性:: 大家好，欢迎收听本期的PaperReview。这里是学大模型的Scott。今天，我们将深入探讨一篇在自然语言处理领域具有重要意义的论文《Generating Long Sequences with Sparse Transformers》。这篇论文由OpenAI的研究团队撰写，首次发表于2019年，提出了一种名为Sparse Transformer的新型架构，旨在解决传统Transformer在处理长序列时面临的计算和内存瓶颈。我们今天有幸邀请到一位嘉宾，欢迎。 年轻女性:: 大家好，非常高兴能和大家一起讨论这篇论文。 年轻男性:: 首先，让我们从核心问题开始：传统Transformer在处理非常长的序列时有哪些局限性？ 年轻女性:: 传统Transformer虽然在许多任务中表现出色，但在处理长序列时存在计算瓶颈。自注意力机制需要计算序列中所有token之间的成对关系，这导致了O(n²)的时间和内存复杂度，其中'n'是序列长度。这种复杂度在序列长度超过一定阈值时变得难以承受，限制了其在涉及长程依赖任务中的应用。 年轻男性:: 那么，这篇论文提出的Sparse Transformer是如何解决这个问题的呢？ 年轻女性:: 论文的核心创新在于引入了稀疏注意力矩阵的分解。与计算所有token之间的注意力不同，Sparse Transformer只计算部分token之间的注意力，从而将复杂度降低到O(n√n)，这是一个显著的改进。这一改进是通过几种精心设计的稀疏注意力模式实现的。 年轻男性:: 论文中提到了几种稀疏注意力模式，比如“跨步”和“固定”模式。你能详细解释一下它们的区别以及各自的优缺点吗？ 年轻女性:: “跨步”注意力模式适用于具有内在空间结构的数据，如图像或音乐。它将序列分成跨步，计算每个跨步内的注意力以及跨步之间的注意力。而“固定”模式则更通用，适用于缺乏明确空间结构的数据，如文本。它使用预定义的模式连接token，确保全局上下文的同时保持稀疏性。跨步注意力速度更快，但对非结构化数据可能效果较差；固定注意力更灵活，但速度稍慢。 年轻男性:: 除了稀疏注意力，Sparse Transformer还引入了哪...