Zebra: Extending Context Window with Layerwise Grouped Local-Global Attention

📄 arXiv: 2312.08618v1 📥 PDF

作者: Kaiqiang Song, Xiaoyang Wang, Sangwoo Cho, Xiaoman Pan, Dong Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-14

💡 一句话要点

Zebra模型：通过分层分组局部-全局注意力机制扩展LLM上下文窗口

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文本处理 大型语言模型 注意力机制 局部-全局注意力 Transformer 上下文窗口 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理长文本时，Transformer架构的全局注意力机制面临计算复杂度和内存消耗的挑战。
  2. Zebra模型采用分层分组局部-全局注意力，交替使用局部和全局注意力层，降低计算和内存需求。
  3. 实验表明，Zebra在短序列和长序列任务上表现优异，并提升了训练和推理效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新方法，旨在增强大型语言模型（LLM）处理和理解长文本序列的能力，这对于需要深度理解和综合大量信息的应用至关重要。 针对基于Transformer架构的LLM在扩展上下文窗口时面临的固有挑战，我们提出了一种名为Zebra的新模型架构。 该架构通过采用分组局部-全局注意力层，有效地管理了Transformer中与完全注意力相关的二次时间和内存复杂度问题。 我们的模型类似于斑马交替的条纹，平衡了局部和全局注意力层，从而显著降低了计算需求和内存消耗。 通过从头开始的预训练、长上下文适应训练的延续以及长指令调优等综合实验，评估了Zebra的性能。 结果表明，Zebra在短序列和长序列基准测试中均实现了可比或更优越的性能，同时还提高了训练和推理效率。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在处理长文本时，传统的Transformer架构由于其全局注意力机制，计算复杂度和内存消耗呈二次方增长，限制了上下文窗口的扩展。这使得LLM难以有效处理需要长程依赖关系的任务，例如文档总结、机器翻译和问答系统等。现有方法通常采用稀疏注意力或线性注意力等近似方法，但这些方法可能牺牲模型的表达能力或引入额外的复杂性。

核心思路：Zebra模型的核心思路是通过分层分组的局部-全局注意力机制，在计算效率和模型表达能力之间取得平衡。该模型借鉴了斑马条纹交替的结构，设计了交替的局部注意力和全局注意力层。局部注意力关注文本的局部信息，而全局注意力则关注整个上下文的全局信息。通过这种方式，模型可以有效地捕捉长程依赖关系，同时降低计算复杂度和内存消耗。

技术框架：Zebra模型的整体架构基于Transformer，但将传统的全局注意力层替换为交替的局部-全局注意力层。具体而言，模型包含多个Zebra块，每个Zebra块由一个局部注意力层和一个全局注意力层组成。局部注意力层采用滑动窗口注意力机制，只关注当前token周围固定大小的窗口内的token。全局注意力层则采用低秩近似方法，例如线性注意力或Nyström注意力，以降低计算复杂度。

关键创新：Zebra模型最重要的技术创新点在于其分层分组的局部-全局注意力机制。与传统的全局注意力机制相比，该机制可以显著降低计算复杂度和内存消耗，同时保持模型的表达能力。与稀疏注意力或线性注意力等近似方法相比，Zebra模型通过交替使用局部和全局注意力，可以更好地捕捉长程依赖关系。

关键设计：Zebra模型的关键设计包括：1) 局部注意力层的窗口大小，需要根据任务的特点进行调整；2) 全局注意力层的低秩近似方法，可以选择线性注意力、Nyström注意力或其他方法；3) 局部注意力和全局注意力层的比例，可以通过实验进行优化；4) 损失函数，可以使用标准的交叉熵损失函数或其他的损失函数，例如对比学习损失函数。

📊 实验亮点

Zebra模型在长序列基准测试中表现出色，与现有方法相比，在保持或提高性能的同时，显著降低了计算复杂度和内存消耗。具体而言，Zebra模型在某些任务上取得了与现有最佳模型相当甚至更优越的性能，同时训练和推理效率得到了显著提升。这些结果表明，Zebra模型是一种有效的长文本处理方法。

🎯 应用场景

Zebra模型具有广泛的应用前景，包括长文本摘要、机器翻译、问答系统、代码生成等。该模型可以有效地处理需要长程依赖关系的任务，提高模型的性能和效率。此外，Zebra模型还可以应用于其他领域，例如语音识别、图像识别和视频理解等，通过扩展上下文窗口，提高模型对复杂数据的理解能力。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel approach to enhance the capabilities of Large Language Models (LLMs) in processing and understanding extensive text sequences, a critical aspect in applications requiring deep comprehension and synthesis of large volumes of information. Recognizing the inherent challenges in extending the context window for LLMs, primarily built on Transformer architecture, we propose a new model architecture, referred to as Zebra. This architecture efficiently manages the quadratic time and memory complexity issues associated with full attention in the Transformer by employing grouped local-global attention layers. Our model, akin to a zebra's alternating stripes, balances local and global attention layers, significantly reducing computational requirements and memory consumption. Comprehensive experiments, including pretraining from scratch, continuation of long context adaptation training, and long instruction tuning, are conducted to evaluate the Zebra's performance. The results show that Zebra achieves comparable or superior performance on both short and long sequence benchmarks, while also enhancing training and inference efficiency.