超长文本语境下，大语言模型的架构优化攻略

人工智能

2023-02-07 16:17:18

LLM：突破超长文本语境的局限性

大语言模型 (LLM) 在自然语言处理领域大放异彩，但它们在处理超长文本语境时的表现却令人堪忧。本文将深入探讨 LLM 在超长文本语境下的瓶颈，以及解决这些瓶颈的架构优化策略。

LLM 的困境：注意力与知识局限

LLM 依赖注意力机制来理解文本，但传统注意力机制的计算复杂度会随着文本长度的增加而急剧上升。这就限制了 LLM 处理超长文本的能力。

此外，LLM 缺乏对外部知识的充分利用，这使得它们在理解专业术语或背景知识方面存在困难。因此，它们在处理超长文本时容易产生预测错误。

架构优化的三大方向

为了解决这些瓶颈，研究人员提出了多种架构优化策略：

1. 改进注意力机制

研究人员探索了稀疏注意力和层次注意力等方法，以降低注意力计算的复杂度，并提高 LLM 对超长文本的处理效率。

2. 引入外部知识

知识图谱和外部文档等资源被用于向 LLM 注入结构化知识和背景信息，帮助它们更好地理解复杂文本。

3. 优化模型架构

更深更宽的网络结构被用来增强 LLM 学习文本特征和捕获更多文本信息的能力，从而提高它们对超长文本的处理能力。

代码示例：实现稀疏注意力机制

import torch
from torch.nn import Module

class SparseAttention(Module):
    def __init__(self, d_model):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model

        # Initialize the query, key, and value matrices
        self.query_projection = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key_projection = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value_projection = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, query, key, value, mask):
        # Calculate the query, key, and value vectors
        query = self.query_projection(query)
        key = self.key_projection(key)
        value = self.value_projection(value)

        # Calculate the attention weights
        weights = torch.softmax(torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_model), dim=-1)

        # Apply the attention mask
        weights = weights.masked_fill(mask, -float("inf"))

        # Calculate the output
        output = torch.matmul(weights, value)

        return output