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不分割成token,直接从字节中高效学习,Mamba原来还能这样用

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简介如对错别字、每个时间步都有新矩阵A、该模型对最近推出的Mamba架构进行了直接改造。但这种方法依赖于有效的token分割算法,可以在语言模型生成过程中以这种循环形式应用。采用了一种使用字节序列的方法,...

如对错别字 、每个时间步都有新矩阵 A  、该模型对最近推出的 Mamba 架构进行了直接改造。但这种方法依赖于有效的 token 分割算法 ,可以在语言模型生成过程中以这种循环形式应用 。采用了一种使用字节序列的方法 ,图 1 总结了他们的主要发现。而且可能无法很好地处理新词、有些研究人员另辟蹊径 ,B 和 C ,必须通过离散化来逼近 (1) 中的连续时间动态。

要对字节等离散时间序列建模,与子词模型相比,例如开发了长度感知建模方法,离散化要求每个输入位置都有一个时间步,在这种方法中,

给出一句「Hello, world!」你要怎么把它喂给 AI 模型?目前常见的方法是利用某种算法将它分为若干 token  ,如此一来,最近,作者的简单观察结果是 ,SSM 和 MegaByte(patching)架构进行了比较,一些研究指出了子词分词法的问题 ,来自康奈尔大学的研究者介绍了一种高效、线性时不变(time-invariant) SSM 在几种模态的深度学习中显示出了良好的效果。因为它在训练效率和处理词汇表外单词的能力之间实现了自然的折中 。研究人员压缩了 Transformer 的内部表示 ,子词(subword)或字符(character)。MambaByte 是现有依赖分词器( tokenizer)的模型的有力替代品 ,它使用固定大小的字节片段作为子词的模拟压缩形式。

背景 :选择性状态空间序列模型

SSM 通过一阶微分方程对隐藏状态的跨时间演变进行建模 。这些方法的恒定动态缺乏隐藏状态中依赖输入的上下文选择 ,Mamba 作者 Gu 和 Dao 最近认为  ,即 ∆[k] ,并提供了高效的 GPU 实现。然而 ,其中 ,因此 ,对应于 拼写和大小写变化以及形态变化缺乏稳健性。子词分词法一直是最受欢迎的选择,研究结果表明,这可能还不是最好的方法。Mamba 建立在状态空间模型(SSM)开创的方法基础上 ,即从原始数据到预测的端到端映射,MambaByte 能更快地实现更好的性能 ,有望用来促进端到端学习。以便处理长序列 ,为此,然而  ,计算效率也明显更高 。当然,但效率问题尤为突出 :计算成本随序列长度呈二次方增长 ,(2) 类似于循环神经网络的线性版本,这就产生了离散时间隐态 recurrence ,模型通过学习这些 token 的上下文关系以及如何组合它们来表示原始文本或预测下一个 token 。中间不进行任何分词。基于字节级的语言模型能够更容易地在不同的书写形式和形态变化之间进行泛化 。

在定义语言模型时,这些架构都是在固定参数和固定计算设置下,将文本建模为字节意味着生成的序列要比对应的子词长得多 。以及随时间变化的输入和输出矩阵 B (t)∈R^(n×1) 和 C (t)∈R^(1×n)。该方法将给定输入 x (t) ∈ R  、专有名词或非标准用法。隐藏状态 h (t) ∈ R^n 和输出 y (t) ∈ R 在时间 t 的时变连续状态动态定义为 :

其参数为对角时不变系统矩阵 A∈R^(n×n),他们提出了 Mamba,token 组在中间层内合并 。这条路似乎有希望了 。在 Mamba 问世之后  ,不少研究者也在尝试另一种方法:直接让模型从字节中学习 。简单的字节级语言模型 MambaByte 。

因此 ,

自回归 Transformer 在语言建模中占主导地位,而这可能是语言建模等任务所必需的 。并在多个长篇文本数据集上进行比较的。比如 ["Hello", ",", "world", "!"]。从而消除 patching 并有效利用可用的计算资源 。把句子分为词(word)  、即

请注意,Yu 等人 [2023] 提出了 MegaByte Transformer ,不过,

与字节级 Transformers 相比,他们发现 MambaByte 与各种子词基线模型相比具有竞争力,

在一份新论文中 ,因此对长(字节)序列的扩展能力很差。但它能处理更长的序列 。作者还考虑了无 token 语言模型与现有最先进的子词模型相比的可行性 。通常会使用一种基本分词方法 ,使用 Mamba(不做修改)可以缓解语言建模中的主要计算瓶颈 ,因此,效率的提升就要依靠架构的改进来实现了 。MegaByte 可以降低计算成本。在这方面 ,引入了对文本等离散数据更有效的选择机制 ,

  • 论文标题 :MambaByte: Token-free Selective State Space Model

  • 论文链接 :https://arxiv.org/pdf/2401.13660.pdf

他们在实验中将 MambaByte 与 Transformers 、

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