Associative memory inspires improvements for in-context learning using a novel attention residual stream architecture
作者: Thomas F Burns, Tomoki Fukai, Christopher J Earls
分类: cs.NE, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-08-04)
备注: 35 pages, 14 figures, 6 tables; accepted and published in TMLR
💡 一句话要点
受联想记忆启发，提出新型注意力残差流架构以提升上下文学习能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 联想记忆 注意力机制 残差流架构 Transformer模型
📋 核心要点
- 大型语言模型的上下文学习能力强大，但其神经架构与生物神经网络差异显著，如何借鉴生物记忆机制优化LLM是关键问题。
- 论文提出一种受联想记忆启发的残差流架构，允许信息在注意力头之间直接流动，旨在加速和提升上下文学习能力。
- 实验结果表明，该架构在小型Transformer和更大规模语言模型中均能更快地展现上下文学习能力，并提升整体性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)展现出强大的上下文学习(ICL)能力，即利用输入序列中的信息对训练过程中未见过的数据做出适当响应。人类和动物也表现出类似能力，但其神经架构与LLM显著不同。尽管如此，LLM中的关键组件——注意力机制，与现代联想记忆模型相似，后者广泛应用于计算神经科学领域，用于建模生物记忆系统。本文提出了一种能够执行ICL的联想记忆模型，并以此为灵感，设计了一种新型残差流架构，允许信息在注意力头之间直接流动。在双层Transformer的训练中测试了该架构，结果表明其ICL能力比没有此修改的情况下更快地显现。最后，将该架构应用于具有800万和10亿参数的小型语言模型，重点关注注意力头的值，结果也表明在这些更大、更自然的规模上性能有所提高。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型虽然具备上下文学习能力，但其神经架构与生物神经网络存在较大差异。如何借鉴生物记忆系统的优势，改进LLM的上下文学习效率和性能，是一个重要的研究问题。现有方法可能缺乏直接的信息交互机制，导致学习效率较低。
核心思路：论文的核心思路是借鉴联想记忆模型，构建一种新型的残差流架构，允许信息在不同的注意力头之间直接流动。这种设计旨在模拟生物神经元之间的连接方式，从而增强模型的信息处理能力和上下文学习效率。
技术框架：该论文提出的技术框架主要包括以下几个部分：首先，构建一个基于联想记忆的ICL模型。然后，以此为灵感，设计一种新型的残差流架构，该架构允许信息在Transformer模型的不同注意力头之间直接流动。最后，将该架构集成到Transformer模型中，并在不同的数据集上进行实验验证。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种新型的残差流架构，该架构允许信息在注意力头之间直接流动。这种设计与传统的Transformer架构不同，后者通常只允许信息通过残差连接在层与层之间传递。通过允许注意力头之间的直接信息交互，该架构能够更好地捕捉上下文信息，从而提高模型的上下文学习能力。
关键设计：该论文的关键设计包括：1) 新型残差流架构的具体实现方式，例如如何选择哪些注意力头之间进行信息传递；2) 信息传递的具体方式，例如使用什么样的权重或激活函数；3) 如何将该架构集成到现有的Transformer模型中，例如如何调整模型的其他参数以适应新的架构；4) 实验中使用的具体数据集和评估指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的新型残差流架构能够加速Transformer模型的上下文学习过程，并在小型语言模型（800万和10亿参数）上取得了性能提升。具体而言，该架构使得模型在训练过程中更快地展现出ICL能力，并且在注意力头的值方面也表现出更好的性能。这些结果表明，该架构具有良好的泛化能力和实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要上下文学习能力的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过提高模型的上下文学习效率和性能，可以降低模型对训练数据的依赖，并使其能够更好地适应新的任务和领域。此外，该研究还有助于深入理解生物记忆系统的运作机制，并为开发更智能的人工智能系统提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) demonstrate an impressive ability to utilise information within the context of their input sequences to appropriately respond to data unseen by the LLM during its training procedure. This ability is known as in-context learning (ICL). Humans and non-human animals demonstrate similar abilities, however their neural architectures differ substantially from LLMs. Despite this, a critical component within LLMs, the attention mechanism, resembles modern associative memory models, widely used in and influenced by the computational neuroscience community to model biological memory systems. Using this connection, we introduce an associative memory model capable of performing ICL. We use this as inspiration for a novel residual stream architecture which allows information to directly flow between attention heads. We test this architecture during training within a two-layer Transformer and show its ICL abilities manifest more quickly than without this modification. We then apply our architecture in small language models with 8 million and 1 billion parameters, focusing on attention head values, with results also indicating improved performance at these larger and more naturalistic scales.