在这个信息爆炸的时代,人工智能如同一颗颗璀璨的星辰,照亮了人类智慧的夜空。而在这些星辰中,Transformer架构无疑是最耀眼的那一颗,它以自注意力机制为核心,引领了自然语言处理的新时代。

然而,即使是最耀眼的星辰,也有其难以触及的角落。对于长上下文的Transformer模型,自注意力计算的高资源消耗成为了一个难题。想象一下,你正在尝试让AI理解一篇长达数万字的文章,每一个词都要与文章中的每一个其他词进行比较,这样的计算量无疑是巨大的。

为了解决这个问题,一群来自Zyphra和EleutherAI的科学家们,提出了一种名为Tree Attention的全新方法。

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自注意力,作为Transformer模型的核心,其计算复杂度随着序列长度的增加而呈二次方增长。这在处理长文本时,尤其是对于大型语言模型(LLMs),成为了一个难以逾越的障碍。

Tree Attention的诞生,就像是在这片计算的森林中,种下了一棵棵能够高效计算的树。它通过树状归约的方式,将自注意力的计算分解为多个并行的任务,每个任务就像是树上的一片叶子,共同构成了一棵完整的树。

更令人惊叹的是,Tree Attention的提出者们还推导出了自注意力的能量函数,这不仅为自注意力提供了一个贝叶斯的解释,还将其与Hopfield网络等能量模型紧密联系起来。

Tree Attention还特别考虑了现代GPU集群的网络拓扑结构,通过智能地利用集群内部的高带宽连接,减少了跨节点的通信需求,从而提高了计算的效率。

科学家们通过一系列实验,验证了Tree Attention在不同序列长度和GPU数量下的性能。结果表明,Tree Attention在多个GPU上进行解码时,比现有的Ring Attention方法快达8倍,同时显著减少了通信量和峰值内存使用。

Tree Attention的提出,不仅为长上下文注意力模型的计算提供了一种高效的解决方案,更为我们理解Transformer模型的内部机制提供了新的视角。随着AI技术的不断进步,我们有理由相信,Tree Attention将在未来的AI研究和应用中发挥重要作用。

论文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/U9FaE6d-HJGsUs7u9EKKuQ