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지난 2년 동안 스탠포드 대학의 Hazy Research Laboratory는 시퀀스 길이를 늘리는 중요한 작업에 참여했습니다.

그들의 견해: 더 긴 시퀀스는 기본 기계 학습 모델의 새로운 시대를 열 것입니다. 모델은 더 긴 컨텍스트, 여러 미디어 소스, 복잡한 데모 등에서 학습할 수 있습니다.

현재 이 연구는 새로운 진전을 이루었습니다. Hazy Research 연구소의 Tri Dao와 Dan Fu는 FlashAttention 알고리즘의 연구 및 홍보를 주도하여 32k의 시퀀스 길이가 가능하며 현재 기본 모델 시대(OpenAI, Microsoft, NVIDIA 및 기타 회사)에서 널리 사용될 것임을 입증했습니다. 모델은 FlashAttention 알고리즘을 사용하고 있습니다).

기본 모델의 컨텍스트 길이가 늘어났는데 다음 단계는 무엇인가요?

• 논문 주소: https://arxiv.org/abs/2205.14135
• 코드 주소: https://github.com/HazyResearch/flash-attention

GPT4 관련 정보에서 알 수 있듯이 약 50페이지에 달하는 텍스트를 컨텍스트로 허용하고 Deepmind Gato가 이미지를 컨텍스트로 사용하는 것과 동일한 방식으로 토큰화/패칭을 구현합니다.

이 기사에서 저자는 높은 수준에서 시퀀스 길이를 늘리는 새로운 방법을 소개하고 새로운 프리미티브 세트에 대한 "브리지"를 제공합니다.

Transformer는 점점 더 깊어지고 넓어지고 있지만 긴 시퀀스에서 이를 훈련시키는 것은 여전히 ​​어렵습니다. 연구자들이 직면한 기본적인 문제는 Transformer의 Attention 레이어가 시퀀스 길이에서 2차적으로 증가한다는 것입니다. 즉, 32k 길이에서 64k 길이로 증가하면 비용이 2배뿐만 아니라 4배까지 증가합니다. 따라서 이는 연구자들이 선형 시간 복잡도를 갖는 시퀀스 길이 모델을 탐색하도록 동기를 부여합니다.

Hazy Research 연구실에서는 이 작업이 Hippo로 시작되었고, S4, H3, 그리고 이제 하이에나로 이어졌습니다. 이러한 모델은 수백만 또는 수십억 단위의 컨텍스트 길이를 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

FlashAttention은 근사치 없이 주의 집중 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄입니다. 블로그 게시물에는 “6개월 전 FlashAttention을 출시한 이후 많은 조직과 연구실에서 FlashAttention을 채택하여 교육 및 추론을 가속화하는 것을 보게 되어 매우 기쁩니다.”라고 나와 있습니다.

FlashAttention은 주의 계산을 재정렬하고 고전적인 기술(타일링, 재계산)을 활용하여 시퀀스 길이에 따라 메모리 사용량을 2차에서 선형으로 줄이고 속도를 높이는 알고리즘입니다. 각 어텐션 헤드에 대해 메모리 읽기/쓰기를 줄이기 위해 FlashAttention은 전통적인 타일링 기술을 사용하여 GPU HBM(메인 메모리)에서 SRAM(빠른 캐시)으로 쿼리, 키 및 값 블록을 로드하고 어텐션을 계산하고 출력을 씁니다. HBM으로 돌아왔습니다. 이러한 메모리 읽기/쓰기 감소로 인해 대부분의 경우 속도가 크게 향상됩니다(2~4배).

FlashAttention은 GPU 메모리 읽기 및 쓰기를 줄여 주의 속도를 높입니다.

다음으로 연구 내용을 살펴보겠습니다.

Long Range Arena 벤치마크 및 S4

Google 연구원들은 다양한 모델이 장거리 종속성을 얼마나 잘 처리하는지 평가하기 위해 2020년에 LRA(Long Range Arena) 벤치마크를 출시했습니다. LRA는 최대 16K의 시퀀스 길이(Path-X: 공간 일반화 편향 없이 픽셀로 펼쳐진 이미지 분류)를 사용하여 텍스트, 이미지, 수학적 표현과 같은 다양한 데이터 유형 및 양식을 포괄하는 다양한 작업을 테스트할 수 있습니다. Transformer를 더 긴 시퀀스로 확장하는 데 많은 훌륭한 작업이 있었지만 그 중 많은 부분이 정확성을 희생하는 것 같습니다(아래 이미지 참조). Path-X 열을 참고하세요. 모든 Transformer 메서드와 해당 변형은 무작위 추측보다 성능이 훨씬 나쁩니다.

LRA 데이터 세트에서 여러 Transformer 변형을 벤치마킹하고 S4와 비교합니다.

이제 Albert Gu의 리더십 하에 개발된 S4에 대해 알아봅시다. Albert Gu는 LRA 벤치마크 결과에서 영감을 받아 장거리 종속성을 더 잘 모델링하는 방법을 찾고 싶었습니다. 직교 다항식과 재귀 모델 및 컨벌루션 모델 간의 관계에 대한 장기간 연구를 바탕으로 S4를 출시했습니다. —— 새로운 시퀀스 모델 구조화된 상태 공간 모델(SSM)을 기반으로 합니다.

핵심은 길이 N의 시퀀스를 2N으로 확장할 때 SSM의 시간 복잡도가 라는 것입니다. 이는 제곱 수준에서 증가하는 어텐션 메커니즘과 달리입니다! S4는 LRA에서 장거리 종속성을 성공적으로 모델링했으며 Path-X에서 평균 이상의 성능을 달성한 최초의 모델이 되었습니다(현재 96.4% 정확도 달성!). S4 출시 이후 많은 연구자들이 이를 기반으로 Scott Linderman 팀의 S5 모델, Ankit Gupta의 DSS(및 Hazy Research Laboratory의 후속 S4D), Hasani 및 Lechner의 Liquid-S4와 같은 새로운 모델을 개발하고 혁신해 왔습니다. 등 모델.

또한 Hazy Research가 FlashAttention을 출시했을 때 이미 Transformer의 시퀀스 길이를 늘리는 것이 가능했습니다. 또한 Transformer는 시퀀스 길이를 16K로 늘리는 것만으로도 Path-X에서 우수한 성능(63%)을 달성했다는 사실도 발견했습니다.

모델링의 단점

하지만 언어 모델링에서 S4의 품질 격차는 최대 5%에 달합니다. 이러한 격차를 줄이기 위해 연구자들은 언어가 어떤 속성을 가져야 하는지 결정하기 위해 연관 회상과 같은 합성 언어를 연구해 왔습니다. 최종 디자인은 H3(Hungry Hungry Hippos)입니다. 두 개의 SSM을 쌓고 출력을 곱셈 게이트로 곱하는 새로운 레이어입니다.

H3를 사용하여 Hazy Research의 연구원은 GPT 스타일 Transformer의 거의 모든 Attention 레이어를 교체했으며 Pile의 400B 토큰에 대한 교육 시 복잡성 및 다운스트림 평가 측면에서 Transformer를 일치시킬 수 있었습니다.

H3 레이어는 SSM을 기반으로 구축되었으므로 시퀀스 길이 측면에서 계산 복잡성도 비율로 증가합니다. 두 가지 주의 레이어는 여전히 전체 모델을 복잡하게 만듭니다.

이 문제는 나중에 자세히 설명합니다.

물론, Hazy Research만이 이 방향을 고려하는 것은 아닙니다. GSS는 또한 게이트가 있는 SSM이 언어 모델링에서 Attention과 잘 작동할 수 있다는 것을 발견했습니다(이 영감을 받은 H3). Meta는 Mega 모델을 출시했으며, 또한 SSM과 Attention을 결합합니다. BiGS 모델은 BERT 스타일 모델의 Attention을 대체하고 RWKV는 완전 루프 접근 방식을 연구해 왔습니다.

새로운 진행: 하이에나

일련의 이전 작업을 기반으로 Hazy Research의 연구원들은 영감을 받아 새로운 아키텍처인 하이에나를 개발했습니다. 그들은 H3의 마지막 두 주의 레이어를 제거하고 더 긴 시퀀스 길이에 대해 거의 선형적으로 성장하는 모델을 얻으려고 했습니다. 두 가지 간단한 아이디어가 답을 찾는 열쇠라는 것이 밝혀졌습니다.

• 각 SSM은 입력 시퀀스와 길이가 동일한 컨벌루션 필터로 볼 수 있습니다. 따라서 SSM은 입력 시퀀스와 동일한 크기의 컨볼루션으로 대체되어 동일한 계산 노력으로 보다 강력한 모델을 얻을 수 있습니다. 특히, 컨볼루셔널 필터는 신경 분야 문헌의 강력한 방법을 활용하고 CKConv/FlexConv에 대한 작업을 통해 또 다른 작은 신경망에 의해 암시적으로 매개변수화됩니다. 또한 컨볼루션은 O(NlogN) 시간에 계산될 수 있습니다. 여기서 N은 시퀀스 길이이며 거의 선형 스케일링을 달성합니다.
• H3의 게이팅 동작은 다음과 같이 요약될 수 있습니다. H3는 입력의 세 가지 투영을 취하고 반복적으로 컨볼루션을 수행하고 게이팅을 적용합니다. 하이에나에서는 단순히 더 많은 프로젝션과 더 많은 게이트를 추가하는 것만으로도 보다 표현력이 풍부한 아키텍처로 일반화하고 주의를 기울여 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다.

하이에나는 Perplexity 및 다운스트림 작업에서 Transformer와 일치할 수 있는 완전히 선형에 가까운 시간 컨볼루션 모델을 처음으로 제안했으며 실험에서 좋은 결과를 얻었습니다. 그리고 중소 규모 모델은 PILE의 하위 집합에 대해 훈련되었으며 성능은 Transformer와 비슷했습니다.

몇 가지 최적화를 통해(자세한 내용은 아래 참조) 시퀀스 길이가 2K일 때 하이에나 이 모델은 동일한 크기의 Transformer보다 약간 느리지만 시퀀스 길이가 길수록 빠릅니다.

다음으로 고려해야 할 것은 이러한 모델을 어느 정도 일반화할 수 있는가입니다. PILE(4000억 토큰)의 전체 크기로 확장할 수 있습니까? H3와 하이에나의 아이디어를 결합하면 어떤 일이 벌어지고, 어디까지 갈 수 있을까요?

FFT 또는 더 기본적인 접근 방식인가요?

이러한 모든 모델에서 일반적인 기본 연산은 FFT입니다. 이는 컨볼루션을 계산하는 효율적인 방법이며 O(NlogN) 시간만 걸립니다. 그러나 FFT는 주요 아키텍처가 특수 행렬 곱셈 장치 및 GEMM(예: NVIDIA GPU의 텐서 코어)인 최신 하드웨어에서 제대로 지원되지 않습니다.

FFT를 일련의 행렬 곱셈 연산으로 다시 작성하면 효율성 격차를 줄일 수 있습니다. 연구팀 구성원들은 나비 행렬을 사용하여 희소 훈련을 탐색함으로써 이 목표를 달성했습니다. 최근 Hazy Research 연구원들은 나비 분해를 사용하여 FFT 계산을 일련의 행렬 곱셈 연산으로 변환함으로써 FlashConv 및 FlashButterfly와 같은 빠른 컨볼루션 알고리즘을 구축하기 위해 이러한 연결을 활용했습니다.

또한 이전 작업을 바탕으로 더 깊은 연결을 만들 수 있습니다. 이러한 행렬을 학습하는 것도 포함되며 시간은 같지만 추가 매개변수가 추가됩니다. 연구자들은 일부 소규모 데이터 세트에서 이러한 연관성을 탐색하기 시작했으며 초기 결과를 얻었습니다. 우리는 이 연결이 무엇을 가져올 수 있는지 명확하게 볼 수 있습니다(예: 언어 모델에 적합하게 만드는 방법):

이 확장은 더 깊이 살펴볼 가치가 있습니다. 이 확장은 어떤 유형의 변환과 그것은 당신에게 무엇을 할 수 있게 합니까? 이를 언어 모델링에 적용하면 어떻게 될까요?

이것은 흥미로운 방향이며, 뒤따르는 것은 우리가 이 새로운 영역을 더 깊이 탐구할 수 있게 해주는 더 길고 긴 시퀀스와 새로운 아키텍처가 될 것입니다. 고해상도 이미징, 새로운 데이터 형식, 책 전체를 읽을 수 있는 언어 모델 등과 같이 긴 시퀀스 모델의 이점을 얻을 수 있는 응용 프로그램에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 책 전체를 언어 모델에 제공하여 읽고 스토리라인을 요약하도록 하거나, 코드 생성 모델이 작성한 코드를 기반으로 새 코드를 생성하도록 한다고 상상해 보세요. 가능한 시나리오가 너무 많고 모두 매우 흥미 롭습니다.

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