HyperAttention：让长上下文更友好，LLM推理速度飞升

2023-07-16 19:02:44

HyperAttention：变革大型语言模型推理速度的新近似注意力机制

简介

HyperAttention 是一个革命性的近似注意力机制，它以其令人印象深刻的能力而受到自然语言处理 (NLP) 界人士的关注，因为它可以显著提高大型语言模型 (LLM) 在处理长上下文的推理速度。这篇文章深入探讨了 HyperAttention 的工作原理、应用和好处，并讨论了其对 NLP 领域的未来影响。

HyperAttention 的工作原理

HyperAttention 通过分解注意力矩阵为两个低秩矩阵的乘积，减少了计算注意力所需的时间和资源。这使得注意力计算的复杂度从平方级（O(n^2)）降低到了近似线性级（O(nlogn)），其中 n 表示序列的长度。

此外，HyperAttention 还通过减少注意力头的数量进一步优化了计算。注意力头是一组权重，用于计算每个位置的注意力。通过将注意力头的数量减少到原来的 1/k（其中 k 为常数），HyperAttention 可以进一步降低计算成本。

HyperAttention 的应用

HyperAttention 在广泛的 NLP 任务中找到了应用，包括：

机器翻译： HyperAttention 能够高效处理长序列，使其成为机器翻译的理想选择。
文本摘要： HyperAttention 可以捕获长文本中重要的信息，从而生成更准确和全面的摘要。
问答： HyperAttention 可以有效利用长上下文来回答复杂的问题。

HyperAttention 的优势

与传统的注意力机制相比，HyperAttention 提供了许多优势：

对长上下文友好： HyperAttention 可以有效处理长上下文，这对于需要访问大量信息的 NLP 任务至关重要。
推理速度快： HyperAttention 的近似计算技术使其在处理长序列时具有极快的推理速度。
内存占用更低： HyperAttention 减少了注意力矩阵的大小，从而降低了内存占用。

HyperAttention 在 ChatGLM2 中的应用

HyperAttention 已被成功应用于 ChatGLM2，这是一款由耶鲁大学和 Google Research 联合开发的大型语言模型。通过 HyperAttention，ChatGLM2 在 32k 上下文长度下的推理速度提高了 50%。这使得 ChatGLM2 能够更有效地处理需要长时间上下文信息的 NLP 任务。