Resona: Improving Context Copying in Linear Recurrence Models with Retrieval

📄 arXiv: 2503.22913v3 📥 PDF

作者: Xinyu Wang, Linrui Ma, Jerry Huang, Peng Lu, Prasanna Parthasarathi, Xiao-Wen Chang, Boxing Chen, Yufei Cui

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-28 (更新: 2025-07-23)

备注: Accepted at the Second Conference on Language Modeling

💡 一句话要点

Resona：通过检索增强线性循环模型中的上下文复制能力

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

关键词: 线性循环模型 上下文学习 检索增强 自然语言处理 长程依赖

📋 核心要点

  1. 线性循环模型在计算效率上优于Transformer，但在上下文学习等任务中仍有差距。
  2. Resona框架通过检索上下文信息来增强线性循环模型，使其能更好地适应不同任务。
  3. 实验表明，Resona显著提升了线性循环模型在多种自然语言任务上的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的研究领域最近出现了一种趋势，即越来越关注新型架构，以与长期占据主导地位的基于Transformer的原型模型竞争。线性循环模型由于其计算效率已被证明是一种可行的竞争者。然而，在需要从上下文中回忆信息的上下文学习等任务中，此类模型与Transformer相比仍然存在相当大的差距。在这项工作中，我们介绍Resona，这是一个简单且可扩展的框架，用于通过检索来增强线性循环模型。Resona通过整合从提供的输入上下文中检索到的信息来增强模型，从而能够根据不同的任务需求定制行为。在各种线性循环模型上的实验表明，Resona增强的模型在各种合成以及真实世界的自然语言任务中观察到显着的性能提升，突出了其作为通用方法来提高线性循环LLM的上下文学习和语言建模能力的能力。

🔬 方法详解

问题定义：线性循环模型在处理需要长程依赖和上下文信息的任务时，性能不如Transformer模型。现有的线性循环模型在上下文学习能力方面存在不足，无法有效利用输入上下文中的信息。

核心思路：Resona的核心思想是通过检索机制，让线性循环模型能够从输入上下文中提取相关信息，并将其整合到模型的推理过程中。这样可以弥补线性循环模型在上下文信息利用方面的不足，提高其在上下文学习任务中的性能。

技术框架：Resona框架主要包含以下几个模块：1) 上下文编码器：用于将输入上下文编码成向量表示。2) 检索模块：根据当前模型的隐藏状态，从上下文编码中检索相关的信息片段。3) 信息融合模块：将检索到的信息片段与模型的隐藏状态进行融合，从而影响模型的后续预测。整个流程可以看作是在线性循环模型的基础上，增加了一个外部记忆模块，并通过检索机制来访问该模块。

关键创新：Resona的关键创新在于将检索机制引入到线性循环模型中，使其能够动态地从上下文中提取相关信息。与传统的线性循环模型相比，Resona能够更好地利用上下文信息，从而提高模型的上下文学习能力。此外，Resona框架具有通用性，可以应用于各种不同的线性循环模型。

关键设计：Resona框架的具体实现细节包括：1) 上下文编码器的选择：可以使用预训练的Transformer模型或简单的线性层。2) 检索模块的设计：可以使用最近邻搜索或基于注意力的检索机制。3) 信息融合模块的设计：可以使用简单的加权平均或更复杂的神经网络。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如检索的片段数量、注意力头的数量等。损失函数通常是标准的交叉熵损失，用于训练模型的预测能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Resona框架能够显著提升线性循环模型在各种合成和真实世界的自然语言任务上的性能。例如，在某些任务上，Resona能够将线性循环模型的性能提升到接近甚至超过Transformer模型的水平。这些结果表明，Resona是一种有效的增强线性循环模型上下文学习能力的方法。

🎯 应用场景

Resona框架可以应用于各种需要上下文学习的自然语言处理任务，例如问答、文本摘要、对话生成等。该研究的实际价值在于提高了线性循环模型在这些任务上的性能，使其能够更好地应用于实际场景。未来，Resona框架可以进一步扩展到其他类型的序列模型，并应用于更广泛的应用领域。

📄 摘要（原文）

Recent shifts in the space of large language model (LLM) research have shown an increasing focus on novel architectures to compete with prototypical Transformer-based models that have long dominated this space. Linear recurrent models have proven to be a viable competitor due to their computational efficiency. However, such models still demonstrate a sizable gap compared to Transformers in terms of in-context learning among other tasks that require recalling information from a context. In this work, we introduce Resona, a simple and scalable framework for augmenting linear recurrent models with retrieval. Resona augments models with the ability to integrate retrieved information from the provided input context, enabling tailored behavior to diverse task requirements. Experiments on a variety of linear recurrent models demonstrate that Resona-augmented models observe significant performance gains on a variety of synthetic as well as real-world natural language tasks, highlighting its ability to act as a general purpose method to improve the in-context learning and language modeling abilities of linear recurrent LLMs.