Approximating Two-Layer Feedforward Networks for Efficient Transformers

📄 arXiv: 2310.10837v3 📥 PDF

作者: Róbert Csordás, Kazuki Irie, Jürgen Schmidhuber

分类: cs.LG, cs.NE

发布日期: 2023-10-16 (更新: 2023-11-21)

备注: Accepted to EMNLP 2023 Findings

💡 一句话要点

提出统一框架以高效近似两层前馈网络

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

关键词: 稀疏专家混合模型 产品键记忆 资源高效模型 大型语言模型 计算效率 神经网络近似 Transformer

📋 核心要点

  1. 现有方法在资源效率与性能之间存在权衡，尤其是在大型语言模型中，计算和内存需求高。
  2. 本文提出了一个统一框架，整合了多种近似两层前馈网络的方法，特别是针对稀疏专家混合模型的改进。
  3. 实验结果表明，提出的MoEs在多个数据集上与稠密模型相比，表现出更高的资源效率和竞争力。

📝 摘要（中文）

如何在不牺牲性能的情况下减少神经网络的计算和内存需求？许多近期研究使用稀疏专家混合模型（MoEs）构建资源高效的大型语言模型（LMs）。本文介绍了MoEs的几种新视角，提出了一个统一的框架，整合了多种近似两层神经网络的方法，包括产品键记忆（PKMs）。通过该框架的洞察，我们提出了改进MoEs和PKMs的方法。与之前在计算相等条件下比较MoEs与稠密基线的工作不同，我们的评估条件是参数相等，这对正确评估LMs至关重要。我们展示了在WikiText-103和enwiki8数据集上，我们的MoEs在两个不同规模下与稠密的Transformer-XL具有竞争力，同时资源效率更高。这表明MoEs不仅适用于极大型LMs，也适用于任何规模的资源高效LMs。我们的代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何在不牺牲性能的情况下，减少神经网络的计算和内存需求。现有方法在资源效率与性能之间存在权衡，尤其是在大型语言模型中，计算和内存需求高。

核心思路：论文提出了一个统一框架，整合了多种近似两层前馈网络的方法，特别是针对稀疏专家混合模型（MoEs）和产品键记忆（PKMs）的改进。通过参数相等的评估条件，能够更准确地评估模型性能。

技术框架：整体架构包括多个模块，首先是对输入数据的处理，然后是通过MoEs和PKMs进行信息处理，最后是输出层的结果生成。该框架能够有效地整合不同的近似方法，提升模型的资源效率。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了参数相等的评估条件，确保了对模型性能的公平比较。此外，统一框架的提出使得不同方法之间的整合变得更加高效。

关键设计：在模型设计中，关键参数设置包括MoEs的稀疏性比例和PKMs的记忆机制。损失函数的选择也经过精心设计，以确保模型在训练过程中的收敛性和性能提升。具体的网络结构设计则关注于如何在保持性能的同时，降低计算复杂度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的MoEs在WikiText-103和enwiki8数据集上与稠密的Transformer-XL模型相比，表现出相似的性能，同时在资源使用上显著更高效。这表明MoEs在不同规模的语言模型中均具有竞争力，且在资源效率上有明显提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过提高大型语言模型的资源效率，能够使得这些技术在资源受限的环境中得到更广泛的应用，推动智能系统的普及与发展。未来，随着模型规模的不断扩大，本文提出的方法将具有更大的实际价值和影响力。

📄 摘要（原文）

How to reduce compute and memory requirements of neural networks (NNs) without sacrificing performance? Many recent works use sparse Mixtures of Experts (MoEs) to build resource-efficient large language models (LMs). Here we introduce several novel perspectives on MoEs, presenting a general framework that unifies various methods to approximate two-layer NNs (e.g., feedforward blocks of Transformers), including product-key memories (PKMs). Leveraging insights from this framework, we propose methods to improve both MoEs and PKMs. Unlike prior work that compares MoEs with dense baselines under the compute-equal condition, our evaluation condition is parameter-equal, which is crucial to properly evaluate LMs. We show that our MoEs are competitive with the dense Transformer-XL on both the WikiText-103 and enwiki8 datasets at two different scales, while being much more resource efficient. This demonstrates that MoEs are relevant not only to extremely large LMs but also to any-scale resource-efficient LMs. Our code is public.