Length Extrapolation of Transformers: A Survey from the Perspective of Positional Encoding

📄 arXiv: 2312.17044v5 📥 PDF

作者: Liang Zhao, Xiachong Feng, Xiaocheng Feng, Weihong Zhong, Dongliang Xu, Qing Yang, Hongtao Liu, Bing Qin, Ting Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2024-10-06)

备注: Accepted to EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

综述Transformer长度外推方法，聚焦位置编码视角下的技术方案。

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

关键词: Transformer 长度外推 位置编码 大型语言模型 长序列建模

📋 核心要点

  1. Transformer模型在处理长序列时面临长度外推的挑战，即无法很好地泛化到比训练序列更长的序列。
  2. 该综述从位置编码的角度，统一分析了各种长度外推方法，包括可外推位置编码、位置插值和随机位置方法。
  3. 文章总结了现有方法的优缺点，并指出了该领域未来研究的挑战和方向，为后续研究提供参考。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）建立在Transformer架构之上，因其卓越的能力而备受关注。然而，所有基于Transformer的模型，包括LLMs，都受到预设长度限制的约束，难以从短训练序列泛化到更长的推理序列，即无法执行长度外推来处理长序列。这严重阻碍了它们在需要长输入序列的场景（如法律或科学文档）中的应用。因此，涌现了许多增强Transformer长度外推能力的方法。尽管研究投入巨大，但仍然缺乏系统的综述。为了填补这一空白，我们从位置编码（PE）的角度，以统一的符号深入研究了这些进展，因为位置编码被认为是长度外推的主要因素。具体来说，我们首先介绍主导该研究领域的可外推位置编码。然后，我们深入研究基于这些位置编码的外推方法，包括位置插值和随机位置方法。最后，我们强调了该领域中的若干挑战和未来方向。通过本次综述，我们旨在使读者能够深入理解现有方法，并为未来的研究提供启发。

🔬 方法详解

问题定义：Transformer模型在处理长文本时，由于训练和推理长度不一致，导致模型无法有效处理超出训练长度的序列，即长度外推能力不足。现有方法通常依赖于固定长度的位置编码，限制了模型对长序列的泛化能力。

核心思路：该综述的核心思路是从位置编码的角度出发，对现有的长度外推方法进行统一的分析和归纳。位置编码是Transformer模型中至关重要的组成部分，它决定了模型对序列中不同位置信息的感知能力。通过分析不同位置编码方式对长度外推性能的影响，可以更好地理解和改进现有的方法。

技术框架：该综述首先介绍了可外推的位置编码，这些位置编码的设计目标是使其能够处理比训练序列更长的序列。然后，综述深入研究了基于这些位置编码的外推方法，包括位置插值和随机位置方法。位置插值通过在训练序列的位置编码之间进行插值来生成更长序列的位置编码。随机位置方法则通过引入随机性来增强模型对位置信息的鲁棒性。最后，综述总结了该领域中的若干挑战和未来方向。

关键创新：该综述的关键创新在于其统一的视角，即从位置编码的角度来分析和比较不同的长度外推方法。这种视角能够帮助研究人员更好地理解不同方法之间的联系和区别，从而更好地设计新的方法。此外，该综述还对该领域中的若干挑战和未来方向进行了总结，为未来的研究提供了指导。

关键设计：该综述并没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行归纳和总结。关键在于对不同位置编码方式的分析，例如绝对位置编码、相对位置编码以及各种可外推的位置编码。此外，对位置插值和随机位置方法的技术细节进行了深入的探讨，包括插值策略、随机性的引入方式等。

📊 实验亮点

该综述系统地整理了现有Transformer长度外推方法，并从位置编码的角度进行了深入分析。它总结了可外推位置编码、位置插值和随机位置方法等主流技术，并指出了当前研究的局限性和未来发展方向。虽然没有提供具体的实验数据，但该综述为研究人员提供了一个全面的技术路线图，有助于他们更好地理解和改进现有方法。

🎯 应用场景

该研究对提升大型语言模型在处理长文本任务中的性能具有重要意义，例如法律文档分析、科学文献理解、长篇小说生成等。通过增强模型的长度外推能力，可以使其更好地应用于需要处理长输入序列的场景，从而提高模型的实用性和适用范围。未来的研究可以进一步探索更有效的长度外推方法，并将其应用于更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

Built upon the Transformer, large language models (LLMs) have captured worldwide attention due to their remarkable abilities. Nevertheless, all Transformer-based models including LLMs suffer from a preset length limit and can hardly generalize from short training sequences to longer inference ones, namely, they cannot perform length extrapolation to handle long sequences, which severely hinders their application in scenarios demanding long input sequences such as legal or scientific documents. Thus, numerous methods have emerged to enhance the length extrapolation of Transformers. Despite the great research efforts, a systematic survey is still lacking. To fill this gap, we delve into these advances in a unified notation from the perspective of positional encoding (PE), as it has been considered the primary factor on length extrapolation. Specifically, we begin with extrapolatable PEs that have dominated this research field. Then, we dive into extrapolation methods based on them, covering position interpolation and randomized position methods. Finally, several challenges and future directions in this area are highlighted. Through this survey, we aim to enable the reader to gain a deep understanding of existing methods and provide stimuli for future research.