探索无损外推的新途径：蚂蚁自研Transformer解锁未来语言模型的无限潜能

人工智能

2023-12-23 07:30:41

大语言模型的外推挑战：创新之路

大语言模型 (LLM) 作为自然语言处理的强大工具，已经彻底改变了我们与计算机互动的方式。然而，在各种令人印象深刻的能力中，LLM 却存在着一个关键弱点：外推能力不足。

外推能力的重要性

外推能力是指模型根据有限的训练数据预测新数据的准确性。对于 LLM 来说，外推能力尤为重要，因为我们经常会遇到超出其训练范围的真实世界场景。没有外推能力，LLM 无法对新情况做出可靠的预测，从而限制了它们的实用性。

Transformer 模型的局限性

Transformer 是目前广泛使用的 LLM 架构。它利用自注意力机制处理序列数据，并在许多自然语言处理任务中表现出色。然而，Transformer 模型的外推能力有限。

研究表明，当 Transformer 模型处理超过一定长度的输入时，其性能会显着下降。这是因为自注意力机制的计算复杂度随着输入长度的增加而平方增加。当输入过长时，自注意力机制的计算成本会变得难以承受。

蚂蚁集团的创新

为了解决 Transformer 模型的外推能力不足，蚂蚁集团开发了新一代 Transformer 模型，对模型结构和训练方法进行了重大创新。

首先，该模型采用了一种新的稀疏自注意力机制。通过限制自注意力机制的计算范围，它有效地降低了计算复杂度，使模型能够处理更长的输入序列。

其次，该模型使用了新的监督预训练策略。传统方法通常使用无监督学习在大量文本数据集上训练模型。然而，蚂蚁集团的模型在特定任务的数据集上接受监督预训练。这种方法显着增强了模型的外推能力。

无损外推的曙光

蚂蚁集团的新一代 Transformer 模型在多个基准数据集上取得了卓越的性能。在长度外推任务中，它的表现远超现有的 LLM 模型。这表明无损外推不再遥不可及。

这一突破为未来语言模型的发展开辟了新的道路。随着外推能力的不断提高，语言模型将更好地处理现实世界中的复杂情况，在更多领域发挥作用。

代码示例

import transformers

# 使用蚂蚁集团开发的新一代 Transformer 模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ant-group/transformer-large")

# 对超出训练数据长度的输入进行预测
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])  # 超过 Transformer 模型训练的长度限制
outputs = model(input_ids)

# 打印预测结果
print(outputs.logits)